基于高斯过程的DNA微阵列分类算法

摘要：

基于高斯过程对分类过程进行建模,给出了一种基于高斯过程的DNA微阵列分类算法.作为一种贝叶斯分类方法,该方法能够给出分类的概率,并能将过往的正确诊断信息,纳入到分类模型中,实现分类模型的不断优化.该方法能够基于主样本进行训练空间的维度消减,较好地解决了由于样本的加入造成的维度不断增加的问题.通过和几种常用分类算法的实验对比分析,证明了该方法具有较高的分类准确性.

关键词：高斯过程、分类、统计学习、贝叶斯方法

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60574076

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：26-29