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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Dimensional Reduction Applied in Lung Data’s Classification

verfasst von : Fei Yin, Guirong Weng

Erschienen in: Unifying Electrical Engineering and Electronics Engineering

Verlag: Springer New York

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Abstract

To improve the classification accuracy for the gene expression data, several methods (Laplacian Eigenmaps and PCA (principle component analysis)) were used to reduce the original data’s high dimension. Raw data was computed in nonlinear or linear algorithms, and classified by SVM (support vector machine). In the experiments, the classification accuracy was significantly improved after dimensional reduction. The dimensional reduction strategy can effectively improve the accuracy of classifying gene expression data.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Dimensional Reduction Applied in Lung Data’s Classification
verfasst von
Fei Yin
Guirong Weng
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer New York
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-4981-2_234

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