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本研究针对多类别的癌症分类问题，首先运用似然比检验筛选出表达水平发生显著性变化的特征基因，然后把支持向量机（SVM）和One—Versus-All（OVA）方法结合，提出了SVM—OVA多类别分类判别模型，通过对多类别的乳腺癌DNA微阵列数据进行计算，达到了77．39／6的分类准确度。
基于SVM—OVA方法的多类别基因表达数据分类
【摘 要】
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本研究针对多类别的癌症分类问题，首先运用似然比检验筛选出表达水平发生显著性变化的特征基因，然后把支持向量机（SVM）和One—Versus-All（OVA）方法结合，提出了SVM—OVA多类别分类判
【机 构】
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青岛科技大学数理学院
【出 处】
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青岛科技大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2008年4期
【基金项目】
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国家863计划项目（2006AA02Z190）,山东省教育厅科研基金项目（J06P04）
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