【摘 要】
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癌蛋白质谱数据中包含了大量未知的内部结构和变量。针对癌蛋白质谱数据这些特点，在总结主元余像集主成分分析（二次主成分分析）应用的基础上，提出了用t-验证方法进行特征子集选取
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癌蛋白质谱数据中包含了大量未知的内部结构和变量。针对癌蛋白质谱数据这些特点，在总结主元余像集主成分分析（二次主成分分析）应用的基础上，提出了用t-验证方法进行特征子集选取，然后用主元余像集主成分分析提取特征，以线性判别分析进行分类的新方法。通过对典型癌蛋白质谱数据的分类实验，证明该方法不但识别率高，而且需要选取的特征子集小，分类速度快，提高了方法的准确性与分类速度。
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