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结合表达谱信息进行基因功能预测中样本不平衡处理

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应用机器学习进行分类是基因功能预测的一种重要手段.但许多预测集中的阳性样本过少,会降低功能预测的效果.针对此问题本文对结合支持向量机(SVM)算法的几种常用非平衡数据分类方法进行实验比较.在此基础上提出通过加权修正投票的整合策略,以提高预测效果.实验结果显示,加权修正投票的整合方法在所有方法中获得更好更稳定的结果.

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来源
《第十届全国医药信息学大会》|2005年|180-184|共5页
会议地点广东深圳
作者
朱明珠; 郭政; 李彦辉; 李霞; 高磊; 刘帅;
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作者单位

中国医药信息学会;

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 Q344.13;
关键词
支持向量机; 功能预测; 基因表达谱; 不平衡处理;

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