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淮阴师范学院学报（自然科学版） 2011年第5期10卷 409-413页

作者：邹修明罗楠孙怀江南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 淮阴师范学院物理与电子电气工程学院江苏淮安223300

对蛋白质质谱数据进行模式识别成为癌症诊断的一种新方法,但质谱数据存在高维小样本问题,因而数据分析面临着巨大挑战.在对原始数据进行基线校正与标准化并用分箱法进行降维预处理的基础上,提出用T检验方法选取特征,对蛋白质质谱数据进... 详细信息

对蛋白质质谱数据进行模式识别成为癌症诊断的一种新方法,但质谱数据存在高维小样本问题,因而数据分析面临着巨大挑战.在对原始数据进行基线校正与标准化并用分箱法进行降维预处理的基础上,提出用T检验方法选取特征,对蛋白质质谱数据进行分析研究.实验对卵巢质谱数据集进行分类,用10-fold交叉验证法选择训练和测试样本,以支持向量机为分类器,实验结果表明提出的方法不仅选取特征子集小而且识别率高,其敏感性、特异性和综合识别率分别达到100%、96.7%和98.8%.

关键词：蛋白质质谱分箱法 T-检验支持向量机

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