基于LAZE先验的机器学习方法在癌症数据上的应用——以前列腺癌数据集为例

来源 :华南师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:LinChu41
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针对高维癌症数据的特征构建稀疏化模型,分析了已有的稀疏化方法能够取得稀疏化结果的原因,以此为基础改进了使用LAZE先验的贝叶斯方法,得到了2个适用于癌症数据的新稀疏化方法(使用半混合先验的贝叶斯方法和使用完整LAZE先验的贝叶斯方法);并利用前列腺癌数据集对2个新稀疏化方法的可行性与有效性进行验证.数值实验结果表明:与传统稀疏化方法相比较,新稀疏化方法不仅能够得到较好的稀疏效果,能够完全剔除与目标指标无关的临床指标,还能得到较低的误差.
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