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针对两种类别的肿瘤分类问题，首先运用信噪比方法筛选出表达水平发生显著性变化的特征基因，然后采用支持向量机作为分类器进行肿瘤分类，通过对两种类别的白血病DNA微阵列数据进行计算，达到了97．1％的分类准确度。
基于支持向量机的肿瘤基因数据挖掘
【摘 要】
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针对两种类别的肿瘤分类问题，首先运用信噪比方法筛选出表达水平发生显著性变化的特征基因，然后采用支持向量机作为分类器进行肿瘤分类，通过对两种类别的白血病DNA微阵列数据进
【机 构】
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青岛科技大学数理学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2009年24期
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划（2006AA022190）和山东省教育厅科研基金（J06P04）资助
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