文件名称:基于压缩感知的癌症基因表达数据分类 (2012年)
文件大小:284KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-06-17 18:37:46
工程技术 论文
提出了一种基于压缩感知原理的分类方法.把癌症基因表达数据分类问题归结为求解测试样本对于训练样本的稀疏表示问题,通过求解L1范数意义下的最优化问题来实现.提出的方法与Bagging神经网络和SVM的识别效果做了对比和分析,实验证明基于压缩感知的分类取得了相对较好的效果.
文件名称:基于压缩感知的癌症基因表达数据分类 (2012年)
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工程技术 论文
提出了一种基于压缩感知原理的分类方法.把癌症基因表达数据分类问题归结为求解测试样本对于训练样本的稀疏表示问题,通过求解L1范数意义下的最优化问题来实现.提出的方法与Bagging神经网络和SVM的识别效果做了对比和分析,实验证明基于压缩感知的分类取得了相对较好的效果.