基于SVM的基因表達(dá)譜分析和函數(shù)集VC維研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、癌癥是影響人類健康的主要疾病之一,有著極高的死亡率,對癌癥的預(yù)防和治療已成為全球科學(xué)家關(guān)注的焦點.研究表明,癌癥是一類復(fù)雜的基因疾病,因此研究癌癥基因表達(dá)譜、選取信息基因是我們尋找癌癥相關(guān)基因、發(fā)現(xiàn)癌癥基因表達(dá)特征的直接手段.
   本文第一部分主要針對基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)維數(shù)高而樣本少、噪聲冗余而信息基因少的特點。首先利用離散度分析對結(jié)腸癌基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征的篩選.其次通過對基因之間相關(guān)性的分析,設(shè)計出向量分類算法,進(jìn)一步提取

2、特征基因,使得用于分類的基因數(shù)目進(jìn)一步縮小.最后,分別利用支持向量機分類方法和勢函數(shù)分類方法在上述特征提取的基礎(chǔ)上對結(jié)腸癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類.通過對分類結(jié)果正確率與分類所用時間的統(tǒng)計,可以看到支持向量機方法對于結(jié)腸癌數(shù)據(jù)集的分類具有較好的效果.
   文章第二部分對函數(shù)集VC維這一描述學(xué)習(xí)機器復(fù)雜性的重要概念進(jìn)行探討,對于n維空間中性指示函數(shù)集合的VC維是n+1這一結(jié)論,本文在文獻(xiàn)[1,2]的基礎(chǔ)上對證明方法進(jìn)行了改進(jìn),給出了一個完

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