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随机森林算法可对特征进行重要性排序,并能提高运行效率和分类的准确率.采用方差分析、随机森林算法对乳腺癌基因进行筛选,使得用随机森林算法、支持向量机算法和k近邻算法测试集的准确率分别达到95.6%,92.9%和92.7%,并发现了区分乳腺癌不同亚型的两种最重要的基因GATA3和ESR1.
基于数据挖掘技术的乳腺癌亚型识别方法
【摘 要】
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随机森林算法可对特征进行重要性排序,并能提高运行效率和分类的准确率.采用方差分析、随机森林算法对乳腺癌基因进行筛选,使得用随机森林算法、支持向量机算法和k近邻算法测
【机 构】
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西南大学数学与统计学院; 中国科学院植物研究所;
【出 处】
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西南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11701471);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0476)
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