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高维组学数据的变量筛选方法及其应用
  • ISSN号：1002-3674
  • 期刊名称：《中国卫生统计》
  • 时间：0
  • 分类：R312[医药卫生—基础医学]
  • 作者机构：[1]哈尔滨医科大学卫生统计学教研室,150081, [2]心血管医学研究教育部重点实验室哈尔滨医科大学
  • 相关基金：国家自然科学基金资助（81573256,81473072）; 中国博士后基金面上项目（2015M571445）
作者： 侯艳[1,2], 谢宏宇[1], 张晓凤[1], 李康[1]
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
中文摘要：

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。

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期刊信息
  • 《中国卫生统计》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中华人民共和国卫生和计划生育委员会
  • 主办单位:中国卫生信息学会 中国医科大学
  • 主编：孟群
  • 地址：沈阳市沈北新区蒲河路77号
  • 邮编：110122
  • 邮箱：zgwstj@126.com
  • 电话：024-31939626
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-3674
  • 国内统一刊号：ISSN：21-1153/R
  • 邮发代号:8-39
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:20780