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[学位论文] 作者：施万锋,,
来源： 年份：2012
近年来，随着信息采集技术和数据处理能力的迅速发展和广泛应用，众多领域如科学研究、生物医学、网络通信、商业等出现了大量高维数据，因而对高维数据进行分类成为数据挖掘领域的......
[期刊论文] 作者：施万锋,胡学钢,俞奎,,
来源：计算机应用研究 年份：2011
Lasso方法与其他特征选择一样,对高维海量或高维小样本数据集的特征选择容易出现计算开销过大或过学习问题(过拟合)。为解决此问题,提出一种改进的Lasso方法:迭代式Lasso方法...
[期刊论文] 作者：施万锋,胡学钢,俞奎,,
来源：计算机工程与应用 年份：2012
Lasso是一种基于一范式的特征选择方法。与已有的特征选择方法相比较,Lasso不仅能够准确地选择出与类标签强相关的变量,同时还具有特征选择的稳定性,因而成为人们研究的一个...
[期刊论文] 作者：施万锋，胡学钢，俞奎，SHIWan-feng，HUXue-g,
来源：计算机应用研究 年份：2011
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[期刊论文] 作者：张靖,胡学钢,张玉红,施万锋,,
来源：计算机科学与探索 年份：2012
随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点。基于Lasso(least abs...
[期刊论文] 作者：施万锋，胡学钢，俞奎，SHIWanfeng，HUXuegang，YUKui,
来源：计算机工程与应用 年份：2012
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[会议论文] 作者：张靖,胡学钢,张玉红,施万锋,
来源：第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议 年份：2012
随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而为研究肿瘤特征基因选择和亚型分类提供了方便,其成为生物信息学领域的研究热点.然而,面对高维小样本的肿瘤基因表达谱数据,如何在成千上万个基因中有效地选出样本的分类特征是......
[会议论文] 作者：ZHANG Jing,张靖,HU Xuegang,胡学钢,ZHANG Yuhong,张玉红,SHI Wanfeng,施万锋,
来源：第29届中国数据库学术会议 年份：2012
随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点。基于Lasso方法提出了K-split Lasso特征选择方法,其基本思想是将数据集平均划分为K份,分别使用Lasso方法对......
[会议论文] 作者：ZHANGJing[1]张靖[2]HUXuegang[1]胡学钢[2]ZHANGYuhong[1]张玉红[2]SHIWanfeng[1]施万锋[2],
来源：第29届中国数据库学术会议 年份：2012
随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点。基于Lasso方法提...
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