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微阵列癌症数据误标记样本和异常样本识别的广义CL-stability算法
1
作者
周柚
张琛
+2 位作者
吴春国
时小虎
梁艳春
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期509-511,共3页
针对微阵列癌症数据的特点,提出一种能识别数据集中误标记样本和异常样本的广义CL-stability算法.该算法以CL-stability为基本算子,通过样本的全局稳定性识别误标记样本或异常样本.实验结果表明,广义CL-stability算法对于识别微阵列癌...
针对微阵列癌症数据的特点,提出一种能识别数据集中误标记样本和异常样本的广义CL-stability算法.该算法以CL-stability为基本算子,通过样本的全局稳定性识别误标记样本或异常样本.实验结果表明,广义CL-stability算法对于识别微阵列癌症数据中的误标记样本优于已有算法,并能给出区分误标记样本和异常样本的信息.
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关键词
误标记
样本
识别
异常
样本
识别
微阵列
广义CL—stability算法
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职称材料
题名
微阵列癌症数据误标记样本和异常样本识别的广义CL-stability算法
1
作者
周柚
张琛
吴春国
时小虎
梁艳春
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期509-511,共3页
基金
国家自然科学基金(批准号:60433020
60703025
+2 种基金
60773095)
高校博士点专项科研基金(批准号:20070183055)
欧盟合作项目(批准号:TH/AsiaLink/010(111084))
文摘
针对微阵列癌症数据的特点,提出一种能识别数据集中误标记样本和异常样本的广义CL-stability算法.该算法以CL-stability为基本算子,通过样本的全局稳定性识别误标记样本或异常样本.实验结果表明,广义CL-stability算法对于识别微阵列癌症数据中的误标记样本优于已有算法,并能给出区分误标记样本和异常样本的信息.
关键词
误标记
样本
识别
异常
样本
识别
微阵列
广义CL—stability算法
Keywords
mislabeled sample recognition
abnormal sample recognition
microarray
generalized CL-stability algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
微阵列癌症数据误标记样本和异常样本识别的广义CL-stability算法
周柚
张琛
吴春国
时小虎
梁艳春
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
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