【摘 要】
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基因表达数据的显著特点是数据维数高,样本数量小,针对这些特点该论文汲取了二进制细菌群算法和遗传选择算法的优点,提出了基于二进制细菌群算法的基因选择和优化方法。通过
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基因表达数据的显著特点是数据维数高,样本数量小,针对这些特点该论文汲取了二进制细菌群算法和遗传选择算法的优点,提出了基于二进制细菌群算法的基因选择和优化方法。通过在标准数据集的实验表明,该算法的分类准确率有较大提高。
The remarkable feature of gene expression data is the high data dimension and small sample size. Based on these characteristics, this paper draws on the advantages of binary bacterial population algorithm and genetic selection algorithm, and proposes a genetic selection and optimization method based on binary bacterial population algorithm. Experiments in the standard data set show that the classification accuracy of the algorithm is greatly improved.
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