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原理与算法文献资料
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SVMs在基因表达谱数据分析中的应用
目前,微阵列技术已被广泛应用于基因表达水平的录制实验.所获得的基因表达数据通常包括上万条基因的测量值,很多传统方法在处理这样的海量数据时都存在着问题.并且,由于制作工艺和经费的限制,实验所获得的数据集常含有较少的组织样本,而每一组织却包括上万条基因的表达水平,大多数有监督的方法应用效果都不理想.一种新的有监督的分析技术--支持向量机(Support Vector Machines,SVMs)已被证明十分适合处理这样的基因表达数据.大量关于基因表达数据处理的文献在肯定SVMs独特优势的同时,对于其原理与算法的具体实现却较少进行总结和详细介绍.本文将结合数据挖掘的相关知识,从SVMs的基本原理出发,详细介绍SVMs在微阵列表达数据分析中的应用.