【摘 要】
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目的 随着现代基因组学、蛋白组学和代谢组学等研究兴起,产生了大量的高维组学数据.对高维组学数据的分析,其重要任务是对样品进行分类及筛选出具有生物学意义的特征标志物.
【机 构】
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哈尔滨医科大学公共卫生学院统计教研室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（30872185）
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目的 随着现代基因组学、蛋白组学和代谢组学等研究兴起,产生了大量的高维组学数据.对高维组学数据的分析,其重要任务是对样品进行分类及筛选出具有生物学意义的特征标志物.本项研究针对这一问题,采用目前公认效果较好的Boosting方法进行高维数据分析,并探讨Boosting算法在高维数据研究中的应用条件和效果.方法 通过多次迭代,Boosting能够将基础弱分类器（决策树）形成优效分类器.模拟试验研究和验证了在含有大量无差异变量情况下对分类及变量重要性度量的效果,并通过实际基因表达数据进一步考核其应用效果.结果
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