| 高维组学数据的变量筛选方法及其应用 |
| 侯艳;谢宏宇;张晓凤;李康; |
| 关键词：变量筛选;特征变量;遗传算法;预测模型;马尔科夫;回归系数;评价函数;变量选择;过拟合;主成分分析; |
| 主要内容：随着生物检测技术的不断发展,实际中可以获得基因组、蛋白质组和代谢组等各种来源的高维组学数据,如何从海量数据中准确选择与疾病有关的特征变量,从而构建准确的预测模型一直是国内外的研究热点。变量筛选问题可归结为从一组检测数据Χ=(Χ_1,Χ_2, |
| 《中国卫生统计》 2016(3).521-526 |
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