版权所有：内蒙古大学图书馆 技术提供：维普资讯• 智图
内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
基因表达数据中误分类点的识别与处理
Reorganization and Analysis of Misclassified Gene Expression Data作者机构：第二军医大学卫勤系卫生统计学教研室上海200433 第二军医大学图书馆
出 版 物：《数理医药学杂志》 (Journal of Mathematical Medicine)
年 卷 期：2004年第17卷第3期
页 面：199-202页
学科分类：0710[理学-生物学] 07[理学] 071007[理学-遗传学]
摘 要：有监督的分析方法目前已被广泛应用于微阵列表达数据分析中 ,但训练集本身存在的个别样本的误分类情况大大影响了分类的质量。支持向量机 (SVMs)是近几年出现的一种新的通用学习算法 ,它独特的性能不仅非常适合于处理微阵列基因表达数据 ,而且还能对训练集中的误分类点做出准确的推测。介绍了如何利用 SVMs算法对 c DNA微阵列表达数据中的误分类点进行识别 。
