| 一种寻找最优尺度因子法在基因表达谱数据的SVM分类中的应用 |
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| 引用本文： | 於伟平.一种寻找最优尺度因子法在基因表达谱数据的SVM分类中的应用[J].科学技术与工程,2011,11(5):928-931. |
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| 作者姓名： | 於伟平 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学计算机科学与工程学院,镇江,212003 |
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| 摘 要： | 基因表达谱数据分布不平衡、噪声巨大,当用σ值很小的二阶软间隔高斯核支持向量机分类的时候,容易使大多数训练数据被分到占统治地位的类中。因此,B rown等认为,为了分别控制两类错误数,可以在核矩阵K中增加对角矩阵λn+NI。通过选择合适的λ,可以使属于占统治地位的类的样本上产生较小的拉格朗日乘子;而处于次要地位的类的样本上产生较大的拉格朗日乘子。但是,目前没有统一的方法选择λ。因此,提出了一种根据b值确定λ的最优值的方法。实验表明,该方法的分类效果在同等条件下好于传统的方法。
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| 关 键 词： | 基因表达谱 支持向量机 核矩阵 拉格朗日乘子 |
| 收稿时间： | 2010/11/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/11/29 0:00:00 |
A kind of method to find the optimal scale factor of gene expression data of SVM classification |
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| yu wei ping.A kind of method to find the optimal scale factor of gene expression data of SVM classification[J].Science Technology and Engineering,2011,11(5):928-931. |
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| Authors: | yu wei ping |
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| Institution: | YU Wei-ping(Institute of Computer Science & Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,P.R.China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | gene expression support vector machine nuclear matrix Lagrange multiplier |
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