Support vector machines (SVMs) are employed in that SVMs can avoid the dimension curse problem and are best fit for the analysis of microarray data with small sample size and high dimensionality.
英
美
该方法能够有效避免传统机器学习算法应用中的维数恶化问题,最适合处理像癌症微阵列数据这样的高维小样本问题。因此,在我们的算法中,支持向量机分类器被使用。
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