【摘 要】
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研究了有关癌症分类的基因选择问题。开发了集成的基于平滑剪切绝对偏差罚分的SVM－特征选择方法，直接最小化分类器的性能。为解决优化问题，应用了突函数差异算法（difference of c
【机 构】
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LaboratoryofTheoreticalandAppliedComputerScience（LITA）UFRMIM
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研究了有关癌症分类的基因选择问题。开发了集成的基于平滑剪切绝对偏差罚分的SVM－特征选择方法，直接最小化分类器的性能。为解决优化问题，应用了突函数差异算法（difference of convex functions algorithms，DCA）这一进行非突连续优化的通用框架，致使连续线性规划算法有限收敛。真实数据集上的先验实验表明算法达到了预想目标：在压缩大量属性的同时，保持了较小分类差错。
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