在癌症分类中基于分层抽样的神经网络集成算法
在基因表达谱数据的分析中,针对有效合理地选择特征基因集的问题,本文将分层抽样技术引入特征基因选择,提高特征基因集的分类能力。以神经网络作为分量分类器,神经网络集成进行分类预测。并在结肠癌数据集上进行实验,实验结果表明该方法能有效地降低特征基因集选择的复杂性,提高对于未知样本的分类预测效果。
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