【摘 要】
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伴随着基因微矩阵技术带来的海量数据,人们认识到只有对基因表达数据进行深入分析才能获得对基因的深入理解和系统认识,才能揭示基因与疾病之间的相关性、探究基因所具有的生
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伴随着基因微矩阵技术带来的海量数据,人们认识到只有对基因表达数据进行深入分析才能获得对基因的深入理解和系统认识,才能揭示基因与疾病之间的相关性、探究基因所具有的生物学功能.以基因表达数据为对象的数据挖掘方法为解决这一问题提供了强有力的分析工具.为了实现基于基因表达数据的乳腺肿瘤的分类,该文以来自乳腺肿瘤的基因微矩阵试验所产生的基因表达数据为研究对象,针对基因表达数据自身的特点,作者使用了两种不同的分类模型SFAM和SVM,并使用信息基因的表达数据对分类模型进行训练.实验中将基因按照与肿瘤的相关性进行归类,据此提供基因水平上对肿瘤的描述,从而实现对肿瘤分类的目的.
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