机译:在独立成分子空间中进行特征选择以进行微阵列数据分类
Intelligent Computing Laboratory, Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 1130, Hefei, Anhui 230031, China;
independent component analysis (ICA); feature selection; support vector machines (SVM); gene expression data;
机译:从独立分量子空间中基于模糊的特征选择,用于微阵列数据的机器学习分类
机译:基于独立分量子空间的加权SNR特征选择,用于微阵列数据的NB分类
机译:基于集成特征选择和改进的判别独立成分分析的特征提取新方法
机译:使用混合,包装器和滤波器特征选择方法对癌症分类微阵列数据分类准确性的生物研究
机译:对具有DNA微阵列数据的二元分类中的特征选择进行实证研究。
机译:从独立分量子空间中基于模糊的特征选择用于微阵列数据的机器学习分类
机译:基于模糊的独立分量子空间特征选择,用于微阵列数据的机器学习分类