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基于对无标记数据算法的研究，讨论了基因数据分析的半监督学习算法。基因数据的典型特征是小样本、高维数，处理起来非常困难。在安全的半监督学习基础上，提出了一种降维和半监督学习相结合的方法，以提高分类效果的精确度及鲁棒性。实验证明，该方法通过结合降维和半监督学习的优点，具有很好的应用价值。
一种基因数据分析的半监督学习算法
【摘 要】
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基于对无标记数据算法的研究，讨论了基因数据分析的半监督学习算法。基因数据的典型特征是小样本、高维数，处理起来非常困难。在安全的半监督学习基础上，提出了一种降维和半监督
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2014年12期
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