《表4 Carcinoma数据集在3种降维算法下识别率》

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《一种优化邻域半径的生物芯片数据处理方法》

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为了验证优化邻域半径粗糙集的有效性，本文引入3种典型的特征提取方法作为比较，分为主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）及核主成分分析（KernelPCA），特征基因数范围设定为2～10，得到3种数据集的分类识别率如表4、表5和表6所示。表中每列算法左边数据为SVM得到的识别率，右边为KNN得到的识别率。