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基于基因表达数据的肿瘤亚型多类别分类与分析的中期报告
一、研究背景
癌症是目前世界范围内的一大重要疾病。肿瘤的发生和发展与细胞的基因表达密切相关。利用基因芯片等技术能够获取大量的基因表达数据，为肿瘤的诊断和分类提供了新的手段。近年来，将机器学习算法应用于肿瘤亚型多类别分类和分析领域取得了显著的进展。
二、研究目的
本研究旨在基于基因表达数据进行肿瘤亚型多类别分类和分析，并探究其在临床治疗中的应用前景。
三、研究方法
1.数据预处理
从公共数据库中下载多个肿瘤基因表达数据集，并进行质量控制和预处理，包括数据清洗、归一化、筛选差异表达基因等。
2.特征选择
采用一些常用的特征选择算法，例如：差异分析、信息增益、相关系数等，对基因表达数据进行特征选择。
3.建模
基于机器学习算法中的多分类模型，采用交叉验证的方法将数据集随机划分为训练集和测试集，进行模型训练和测试，评估分类性能。
4.结果分析
对分类结果进行统计分析，选取表现较好的分类器进行重复实验，比较分类器的性能差异。
四、研究进展
目前已完成数据预处理和特征选择部分，得到了多个肿瘤数据集的差异表达基因。正在进行分类器的建模和评估工作，初步结果表明，采用机器学习算法进行肿瘤亚型多类别分类和分析是可行的，并可以取得较好的分类性能。下一步将进一步优化算法并进行更加精细的实验和分析。