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基于决策树与质谱分析数据的癌症判别

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摘要

通过采用模式识别领域常用的决策树与AdaBoost技术来处理医学领域常用的质谱分析数据,研究了弱分类器个数对分类性能的影响,将AdaBoost与SVM进行类比,从大间隔学习的观点出发,解释了AdaBoost的优势.

著录项

来源
《无锡职业技术学院学报》|2013年第1期|31-33|共3页
作者
严勇; 王鑫; 杨慧中;
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作者单位

无锡职业技术学院继续教育学院,江苏无锡214121;

江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;

江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;

江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;

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正文语种 chi
中图分类肿瘤学;
关键词
模式识别; 决策树; AdaBoost算法; 质谱分析数据;

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