【摘 要】
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目的 探讨SAM与支持向量机相结合（SAM-SVM）的方法在高维数据中的变量筛选效果.方法采用R语言编程,根据SAM算法,按照变量重要性排序,通过支持向量机分类模型验证其筛选效果.经过
【机 构】
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复旦大学附属肿瘤医院临床资料统计室,复旦大学公共卫生学院卫生统计教研室
【基金项目】
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国家青年科学基金项目资助（81001286）＂中央高校基本科研业务费专项资金＂资助
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目的 探讨SAM与支持向量机相结合（SAM-SVM）的方法在高维数据中的变量筛选效果.方法采用R语言编程,根据SAM算法,按照变量重要性排序,通过支持向量机分类模型验证其筛选效果.经过多次迭代满足收敛条件时,自动选择＂最优＂模型.将该方法应用于真实高维数据考核其应用效果,并通过模拟试验验证其有效性.结果对3种疾病的真实高维基因表达数据分别采用上述方法进行变量筛选,均取得了良好的效果,模拟试验也显示使用筛选后的变量再利用支持向量机进行分类判别,具有较高的准确性.结论基于SAM的支持向量机逐步判别方法在解决小
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