【摘 要】
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本文重点研究了支持向量机(SVM)和Fisher线性判别分析两个分类算法在基因表达数据分类中的应用,并用实验测试了算法的分类性能,发现了算法的一些缺点.针对支持向量机还不能满
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本文重点研究了支持向量机(SVM)和Fisher线性判别分析两个分类算法在基因表达数据分类中的应用,并用实验测试了算法的分类性能,发现了算法的一些缺点.针对支持向量机还不能满足医学诊断疾病高分类正确率的要求,本文提出一个基于支持向量机的决策树算法;针对Fisher线性判别分析分类基因表达数据非常差的缺点,本文改进了Fisher,并提出了使用多个改进的Fisher给基因表达数据分类的新算法.用结肠癌数据实验证明:新算法比原算法更先进,具有更高的分类正确率.最后,本文将新算法同原算法以及当前该领域的几个先进算法在多个基因表达数据集上进行对比实验,结果表明:改进的支持向量机算法的性能不逊于那些先进算法;改进的Fisher算法是所有算法中性能最好的,其分类错误率最低.两种新算法相比,改进的Fisher算法比改进的支持向量机算法适用性更强,分类正确率更高.
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