【摘 要】
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随着大规模基因芯片的应用,针对高维度的基因表达数据存在大量无关和冗余特征可能降低分类器性能的问题,提出了一种基于云平台的互信息最大化特征提取(CMI-Selection)方法。H
【机 构】
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中国计量学院信息工程学院,中国计量学院机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61272315,No.60842009,No.60905034);浙江省自然科学基金资助项目(No.Y1110342,No.Y1080950)
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随着大规模基因芯片的应用,针对高维度的基因表达数据存在大量无关和冗余特征可能降低分类器性能的问题,提出了一种基于云平台的互信息最大化特征提取(CMI-Selection)方法。Hadoop云计算平台对基因表达数据划分后进行并行计算,同时结合互信息最大化方法对特征进行提取,实现了云计算平台上的特征过滤模型。实验结果表明,基于云平台的互信息最大化特征提取方法能够在保证较高分类精度的情况下,快速提取特征,节省大量时间资源,是一种高效的基因特征提取系统。
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