TY -的A2 -松井,非盟-小森,Osamu AU -普里查德,玛丽盟——江,神道PY - 2013 DA - 2013/04/16 TI -多重次优解预测规则在基因表达数据SP - 798189六世- 2013 AB -探讨数学和统计方面分析方法应用于微阵列基因表达。我们专注于模式识别提取信息功能嵌入到表型的预测数据。已经指出,有严重困难的问题由于观察到基因的数量不平衡与观察对象的数量。我们发表的微阵列基因表达数据的再分析检测许多其他基因集几乎相同的性能。我们认为在目前阶段,不可能只提取信息基因与高性能所有观察到的基因。我们研究这个困难的原因仍然存在,即使有积极提出的分析方法和学习算法统计机器学习方法。我们关注相互一致性或两个基因之间的皮尔逊相关性的绝对值和描述分布选定的一组相关的基因和总集合。我们显示找到的基因在高维度数据的问题是不适定的,困难的是密切相关的,相互连贯。SN - 1748 - 670 - 2013/798189 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2013/798189——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER