10.3969/j.issn.1000-3428.2010.08.011
基于增强显现模式的癌症分类算法
针对提取显现模式时在小样本情况下频率近似于概率的缺陷,在衡量分类信息能力熵的计算中引入贝叶斯方法估计概率P(C_i, S_j),提高熵的可靠度,在此基础上提取癌症表达中的增强显现模式,提出2种基于增强显现模式的癌症分类算法.在急性白血病数据集上进行实验,结果表明,该算法能提高癌症检测的正确率.
显现模式、癌症分类、基因表达模式
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目60873184;湖南省自然科学基金资助项目07JJ5085
2010-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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