论文研究 强相关树基因选择方法及AE RSVM分类研究.pdf

对肿瘤基因表达谱进行分析，从而有效区分正常样本与肿瘤样本的关键是：准确找出能够决定样本类别的最少特征基因，并用一个性能较好的分类器进行分类预测。针对该问题，用修订的特征记分准则（RFSC）去除分类无关基因；对两两冗余法进行改进，提出强相关树法用于冗余基因的去除；对粗糙支持向量机（RSVM）改进，提出近似等价粗糙支持向量机（AE-RSVM）对样本集进行分类测试。以肿瘤样本集为例进行测试，实验结果表明了提出方法的可行性和有效性。