10.3969/j.issn.1672-5565.2006.01.003
基于线性判别分析的基因表达数据分类方法研究
由于基因表达数据高属性维、低样本维的特点,Fisher分类器对该种数据分类性能不是很高.本文提出了Fisher的改进算法Fisher-List.该算法独特之处在于为每个类别确定一个决策阀值,每个阀值既包含总体样本信息,又含有某些对分类至关重要的个体样本信息.本文用实验证明新算法在基因表达数据分类方面比Fisher、LogitBoost、AdaBoost、k-近邻法、决策树和支持向量机具有更高的性能.
决策树、支持向量机、t检验法、基因表达数据
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C93(管理学)
国家科技攻关项目2003AA231011
2006-04-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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