核多元基因选择和极限学习机在微阵列分析中的应用

杨勤; 董洪伟; 薛燕娜

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核多元基因选择和极限学习机在微阵列分析中的应用

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针对微阵列数据样本量少、维度高的特点,结合当前数据降维方法中没有考虑特征与特征之间相关性的缺点,提出一种核最小二乘的特征基因选择方法.将解释变量空间通过非线性映射转换到高维空间上,再在高维空间上进行最小二乘回归,并采用极限学习机进行训练和预测.结果表明:对三种经典数据集的分类精度分别达到90.47％,88.89％,88.23％,高于传统的机器学习算法,充分表明本方法的优越性.

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来源
《传感器与微系统》 |2016年第5期|146-148,153|共4页
作者
杨勤; 董洪伟; 薛燕娜;
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作者单位

江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;

江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;

江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
微阵列分类; 基因选择; 核最小二乘; 极限学习机;

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