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遗传算法优化的肿瘤基因表达谱分类研究

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摘要 提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)分类决策树的用于肿瘤基因分类的新方法。该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,采用了支持向量机分类间隔作为遗传算法适应度函数。利用遗传算法在每一决策树结点自动选择最优或近优的分类决策,实现了对决策树的优化。试验结果表明,在样本有限的情况下,与传统的方法相比,该方法比单个决策树算法具有更高的分类精度。
作者 谢芬
机构地区 滨州医学院计算机教研室
出处 《福建电脑》 2010年第3期2-3,共2页 Journal of Fujian Computer
基金 滨州医学院科技计划资助项目(BY2007KJ50)
关键词 遗传算法 基因表达谱 决策树 支持向量机
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献6

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共引文献16

福建电脑
2010年 第3期

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