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首页> Genes & genomics> Improving classification accuracy of cancer types using parallel hybrid feature selection on microarray gene expression data.

Improving classification accuracy of cancer types using parallel hybrid feature selection on microarray gene expression data.

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第一作者： Lokeswari,Venkataramana
第一单位： Department of CSE, Sri Sivasubramaniya Nadar College of Engineering, Kalavakkam, Chennai, India. lokeswaricts@gmail.com.
作者： Lokeswari,Venkataramana [1] ; Shomona Gracia,Jacob [2] ; Rajavel,Ramadoss [3] ; Dodda,Saisuma [4] ; Dommaraju,Haritha [4] ; Kunthipuram,Manoja [4]
作者单位： Department of CSE, Sri Sivasubramaniya Nadar College of Engineering, Kalavakkam, Chennai, India. lokeswaricts@gmail.com. [1] , Muscat, Oman. [2] Department of ECE, Sri Sivasubramaniya Nadar College of Engineering, Kalavakkam, Chennai, India. [3] Department of CSE, Sri Sivasubramaniya Nadar College of Engineering, Kalavakkam, Chennai, India. [4]
关键词 Correlation feature subset selectionDistributedWekaSparkParallel classificationParallelized hybrid feature selectionRank-based methodsSpark
主题词 算法(Algorithms);人类(Humans);白血病, 髓样, 急性(Leukemia, Myeloid, Acute);微阵列分析(Microarray Analysis);分子诊断技术(Molecular Diagnostic Techniques);敏感性与特异性(Sensitivity and Specificity);胃肿瘤(Stomach Neoplasms)
DOI 10.1007/s13258-019-00859-x
PMID 31429008
发布时间 2020-03-18
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Genes & genomics

Genes & genomics

2019年41卷11期

1301-1313页

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