【摘 要】
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<正>近年来,随着各种生物检测技术的发展,医学研究中出现了各种高通量数据,如基因组、蛋白质组和代谢组学数据等,变量选择是生物标志物识别和建立分类模型的重要环节,由于高
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<正>近年来,随着各种生物检测技术的发展,医学研究中出现了各种高通量数据,如基因组、蛋白质组和代谢组学数据等,变量选择是生物标志物识别和建立分类模型的重要环节,由于高维组学数据中的绝大多数变量对分类并不起作用,并且存在多重共线性、模型过拟合等问题,传统的基于最小二乘方法估计的线性回归并不适用于高维数据[1]。在高维组学数据特征变量筛选过程中,由于变量数目很多,子集筛选方法计算量巨大,并可能由于选择不同的筛选准则导致筛选的结
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