【摘 要】
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通过对基因表达谱数据的分析从而促进肿瘤诊断与治疗技术的发展,其研究正成为生物医学领域的一个热点。因此,提出了一种熵信息处理和主成分分析（principal component analysis
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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通过对基因表达谱数据的分析从而促进肿瘤诊断与治疗技术的发展,其研究正成为生物医学领域的一个热点。因此,提出了一种熵信息处理和主成分分析（principal component analysis,PCA）相结合的方法。首先运用熵信息对超高维基因表达谱数据进行粗选取,得到特征基因子集;由于基因子集仍存在相关性,进而利用PCA对其进一步冗余剔除;最后对得到的无冗余且具有正交性信息的基因特征进行真实数据实验。实验结果显示所采用的方法能有效去除肿瘤样本中的不相关和冗余信息,同时最大程度的保留肿瘤分类信息。与其他肿瘤
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