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余东海

作品数：1 被引量：4H指数：1
供职机构：东北大学软件学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇学习机
  • 1篇数据分类
  • 1篇肿瘤
  • 1篇肿瘤分类
  • 1篇肿瘤基因
  • 1篇肿瘤基因表达...
  • 1篇瘤基因
  • 1篇基因
  • 1篇基因表达
  • 1篇基因表达谱
  • 1篇极限学习机
  • 1篇加权
  • 1篇表达谱

机构

  • 1篇东北大学

作者

  • 1篇姜琳颖
  • 1篇石鑫
  • 1篇余东海

传媒

  • 1篇东北大学学报...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于加权极限学习机的肿瘤基因表达谱数据分类被引量：4
2017年
基因表达谱数据一般来源于临床试验,而在临床试验中,试验样本的类分布情况是不确定的,这就使得表达谱数据往往具有比较明显的不平衡性.采用加权极限学习机来对不平衡基因表达谱数据进行分类,为了减少因为不平衡数据引起的分类误差,一个临时的权重被分配给每一个样本以增强少样本类的影响,同时减少多样本类的影响,进而提高肿瘤分类的准确率.实验结果表明,所提方法能够提高少样本类的识别率,从而提高分类器的总体性能.
姜琳颖余东海石鑫
关键词：基因肿瘤分类
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共1页<1>
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