一种基于集成学习策略的单细胞转录组数据集成分类算法

刘桂锋; 于绍楠; 崔璐

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一种基于集成学习策略的单细胞转录组数据集成分类算法

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针对单细胞转录组数据上细胞分类准确率较低的问题,提出一种新的细胞集成分类算法.该方法能充分利用不同分类模型的优点,降低单细胞数据的分类误差.分别在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据和三阴性乳腺癌单细胞测序数据两个不同数据集上进行实验验证,实验结果表明,由集成算法划分的细胞分类更清晰准确,验证了该算法的有效性.

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来源
《吉林大学学报（理学版）》 |2021年第5期|1252-1255|共4页
作者
刘桂锋; 于绍楠; 崔璐;
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作者单位

吉林大学中日联谊医院放射线科长春130033;

吉林大学中日联谊医院放射线科长春130033;

吉林大学中日联谊医院医疗保险管理部长春130033;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
单细胞转录组; 集成分类模型; k-近邻算法; 支持向量机;

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