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在区分肿瘤样本与正常样本的过程中,维数过多的基因表达数据会影响最终的分类结果.针对这一情况,在去除冗余基因的过程中,利用相关系数矩阵M构建强相关树,得到一种去除冗余基因的强相关树（Strong Correlation Tree,SCT）算法.实验结果表明,SCT算法能够去除更多的冗余基因,使最终的分类结果更加准确.