论文部分内容阅读
基因选择是基因芯片数据分析中的一个重要问题。基因选择的主要困难在于基因数远远大于实验样本数。本文主要介绍我们所提出的基于秩和统计量的单基因选择算法、基于分布交叠区域的单基因选择算法和基于样本类间距离的单基因选择算法、基于Fisher优化模型和回归检测模型的基因选择方法。在公共数据库中的实验结果表明选择的基因对分类结果是有效的。