本项目主要如下内容:1.研究高效的基于图论的聚类算法;寻找具有生物学意义的距离,并且和基因的序列数据比较相结合,利用已知基因的功能来预测求知基因的功能;研究好的显示方式,实现数据的可视化;2.利用核主成分方法研究基因选择和特征提取;3.利用支撑向量机方法、推进算法和马尔可夫随机场方法研究微阵列基因表达数据的学习和分类。
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数据更新时间:2023-05-31
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