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沈小乔

作品数：2 被引量：6H指数：1
供职机构：湖南大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：湖南省教育厅优秀青年基金湖南省自然科学基金更多>>
相关领域：生物学自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇生物学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇基因表达
  • 2篇基因表达数据
  • 1篇生物信息
  • 1篇生物信息学
  • 1篇数据分类
  • 1篇数据分类算法
  • 1篇肿瘤
  • 1篇肿瘤分类
  • 1篇基因
  • 1篇SVM
  • 1篇KNN

机构

  • 2篇湖南大学

作者

  • 2篇沈小乔
  • 1篇林亚平
  • 1篇蔡立军
  • 1篇蒋林波

传媒

  • 1篇湖南大学学报...

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2005
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基因表达数据分类算法及其应用研究
使用机器学习方法分析生物信息学中的复杂数据是目前重要的研究领域之一。通过微阵列测试技术得到的基因表达数据可以表现任何给定条件下的基因表达模式，它们可以帮助我们深入地认识诸多生物过程的本质，如基因功能、癌症(肿瘤)、衰老和...
沈小乔
关键词：生物信息学基因表达数据肿瘤分类基因表达
文献传递
一种改进的基因表达数据分类方法被引量：6
2007年
从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类,将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集“样本少,维数高”的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C-RFE),消除了数据冗余．实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率．
蔡立军沈小乔林亚平蒋林波
关键词：SVMKNN
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共1页<1>
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