Department of Computer Science and Engineering University of South Florida;
Department of Interdisciplinary Oncology H. Lee Moffitt Cancer Cancer Research Institute Univeristy of South Florida Tampa, FL 33620, USA;
feature perturbation; microarray gene expression data; gene selection; classification;
机译:应用于微阵列数据的特征选择和特征提取方法综述
机译:应用于微阵列数据的特征选择和特征提取方法综述
机译:芯片数据集特征选择和分类方法的实验比较
机译:使用特征选择方法和机器学习方法改进的微阵列数据分析
机译:一种从微阵列数据中选择基因的迭代特征摄动方法。
机译:应用于微阵列数据的特征选择和特征提取方法综述
机译:基于噪声的特征摄动作为微阵列数据的选择方法