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在基因表达谱数据的分析中，针对有效合理地选择特征基因集的问题，本文将分层抽样技术引入特征基因选择。提高特征基因集的分类能力。以神经网络作为分量分类器，神经网络集成进行分类预测。并在结肠癌数据集上进行实验，实验结果表明该方法能有效地降低特征基因集选择的复杂性，提高对于未知样本的分类预测效果。
在癌症分类中基于分层抽样的神经网络集成算法
【摘 要】
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在基因表达谱数据的分析中，针对有效合理地选择特征基因集的问题，本文将分层抽样技术引入特征基因选择。提高特征基因集的分类能力。以神经网络作为分量分类器，神经网络集成进行
【机 构】
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湖南大学软件学院,湖南大学计算机与通信学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年4期
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