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一个微阵列数据集包含了成千上万的基因、相对少量的样本，而在这成千上万的基因中，只有一少部分基因对肿瘤分类是有贡献的，因此，对于肿瘤分类来说，最重要的一个问题就是识别选择出对肿瘤分类最有贡献的基因。为了能有效地进行微阵列基因选择，提出用一个边缘分布模型（marginal distributionmodel，MDM）来描述微阵列数据。该模型不仅能区分基因是否在两样本中差异表达，而且能区分出基因在哪一类样本中表达，从而选择出的基因更具有生物学意义。模拟数据及真实微阵列数据集上的实验结果表明，该方法能有效地进行微