Relief(5).zip - 函数实现了lelief算法。（计算样本的每一个特征的分类权重，选出具有最大权重的一
% 已知基因表达谱数据、不同类样本的个数，自行设定分类特征的权重阈值。
% 对原始数据标准化的方法：（x－基因均值）/基因方差。,2021-03-05 13:23:01,下载0次
Relief(4).zip - 函数实现了lelief算法。（计算样本的每一个特征的分类权重，选出具有最大权重的一组特征。样本的特征就是基因）。
% 对权重较大的一组基因进行两两冗余分析。将相关性弱的和强相关中权重大的基因保留，即为特征基因。
% 已知基因表达谱数据、不同类样本的个数，自行设定分类特征的权重阈值。
% 对原始数据标准化的方法：（x－基因均值）/基因方差。,2021-03-05 13:22:20,下载0次
Relief(3).zip - 函数实现了lelief算法。（计算样本的每一个特征的分类权重，选出具有最大权重的一组特征。样本的特征就是基因）。
% 对权重较大的一组基因进行两两冗余分析。将相关性弱的和强相关中权重大的基因保留，即为特征基因。,2021-03-05 13:21:40,下载0次
Relief(2).zip - % 对权重较大的一组基因进行两两冗余分析。将相关性弱的和强相关中权重大的基因保留，即为特征基因。
% 已知基因表达谱数据、不同类样本的个数，自行设定分类特征的权重阈值。
% 对原始数据标准化的方法：（x－基因均值）/基因方差。,2021-03-05 13:20:48,下载0次
Relief（1）.zip - 函数实现了lelief算法。（计算样本的每一个特征的分类权重，选出具有最大权重的一组特征。样本的特征就是基因）。
% 对权重较大的一组基因进行两两冗余分析。将相关性弱的和强相关中权重大的基因保留，即为特征基因。
% 已知基因表达谱数据、不同类样本的个数，自行设定分类特征的权重阈值。
% 对原始数据标准化的方法：（x－基因均值）/基因方差。,2021-03-05 13:17:44,下载0次