DNA序列分析与微阵列数据挖掘：方法与评估

"这篇硕士论文主要探讨了DNA序列分析和特征基因提取方法，作者是曾诚，专业为计算机体系结构，指导教师是廖波。文章涉及了DNA序列的图形表示、序列相似性分析、基因分类、微阵列数据分析以及特征选择等生物信息学的关键领域。" 在《2分类算法的评估-4811对讲机芯片资料》中，讨论了评估分类算法的重要标准和方法。分类算法的质量取决于多个方面，包括： 1. 较高的准确率：这是评价分类算法的基本要求，通过准确率可以预测算法对未知数据的分类性能。 2. 快速的计算速度：算法需在合理的时间内完成分类器的构建和新数据的测试，确保效率。 3. 良好的鲁棒性：算法应能应对噪声数据，保持稳定的表现。 4. 可伸缩性：算法应能适应不同规模的数据集，而不受数据量增加的影响。 5. 可解释性：分类结果应易于理解和解释，有助于理解和应用。 分类算法的评估通常关注错误率，这与训练集的大小和属性数量有关。更大的训练集可以提高分类器的可靠性，但也会增加构建时间。属性数量的增多则会增加计算复杂性。 在DNA序列分析部分，论文介绍了DNA序列的图形表示方法和基于核苷酸二联体的序列相似性分析新方法，为后续的基因分类和微阵列数据分析奠定了基础。微阵列技术的应用中，论文提出了基于灰色关联分析的特征选择方法，以减少数据冗余，实验证明了这种方法的有效性。 关键词：DNA序列分析，微阵列，基因表达谱，特征选择，灰色关联。 这篇论文深入研究了生物信息学中的关键问题，结合计算机技术，为处理海量生物信息提供了新的方法和见解。