流行学习算法应用于基因芯片数据分析

是划横线的那个。5 结束语本文根据基因芯片数据的特点，把新的基于流行学习的非线性降维算法应用于该数据。通过预处理可以去掉与分类无关的噪声基因，而非线性降维则可以提取特征基因，消除对分类不良影响的冗余特征。通过比较三种算法可知，局部线性嵌入（LLE）的识别率优于其他两种，也
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