关于基因芯片相关论文范文集,与流行学习算法应用于基因芯片数据相关论文查重

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摘 要：基因芯片是近年发展起来的生物技术,其数据典型特征是基因数多而样本少,因此必须及时采取有效方法来处理这些以指数级增长的数据.流行学习算法在高维数据方面有着广泛应用,但在基因芯片数据分析的应用还比较少.为了能得到在基因芯片数据分析中更好的处理方法,文章应用三种非线性降维提取海量基因芯片数据的特征,然后利用支持向量机作为分类器,判断样本的类属.实验结果表明,通过LLE特征提取之后,能获得与原基因芯片更为接近的成分,类属判断结果更为准确,为基因芯片数据分析提供了一定的科学指导.

关 键 词：基因芯片；流行学习；高维数据；支持向量机；LLE

中图分类号：TP3-05文献标志码：A文章编号：1006-8228（2013）11-06-03

0引言

流行学习是近来发展起来的维数约减算法,在图像处理和指纹识别方面有很好应用.它要求基于非线性的数据结构,这与生物系统的非线性特点相适应.基于流行学习的非线性降维包含两类：①全局方法,包括等距映射算法（ISOMAP）与&