基因表达数据的基于类别树和SVMs的多类癌症分类算法

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中文摘要：本文提出了一个基于类别树和支持向量机(SVMs)的多类癌症分类算法(TSS),考虑类别间的相互关系和生物学意义，这一方法借助类别间的关系(距离)构建一棵二叉树,然后沿着树进行基因选择,最后由树和选出的基因训练基于支持向量机的分类器，在树结构上选出的基因和树的层次关系为生物学家提供了更多的生物学信息，提出的方法用一个公共可得到的真实数据集进行了测试,结果表明,分类能力优于先前证实表现最好的OVA方法。

作者：

杨昆、李建中、王朝坤、徐继伟

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作者单位：

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001

关键词：

分类算法癌症分类生物信息学基因表达数据分析基因选择类别树支持向量机

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

第二十一届中国数据库学术会议

会议时间：

2004-10-14

会议地点：

厦门

会议母体文献：

计算机研究与发展

页码：

693-698

出版时间：

2004