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机译:通过特征聚类的微阵列基因表达数据的混合特征选择
School of Information and Communication Technology, CQUni-versity, Rockhampton, QLD, Australia;
School of Information and Communication Technology, CQUniversity, Rockhampton, QLD, Australia;
School of Information and Communication Technology, CQUniversity, Rockhampton, QLD, Australia;
Data mining; microarray gene expression data; feature selection; feature clustering; hybrid methods;
机译:使用微遗传算法在微阵列基因表达数据上的混合特征选择
机译:使用平行杂交特征选择在微阵列基因表达数据上提高癌症类型的分类准确性
机译:Hybrid特征选择算法MRMR-ICA用于微阵列基因表达数据的癌症分类
机译:利用微阵列基因表达数据通过特征聚类进行特征选择的混合方法
机译:新的聚类和特征选择程序,应用于基因芯片数据。
机译:利用微阵列数据通过特征选择和模糊c均值聚类进行肿瘤分类和标记基因预测
机译:通过组合特征选择方法和分类器使用LessGene表达式进行微阵列基因表达数据分类