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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 제30권 제1호(B)
- 발행연도
- 2003.4
- 수록면
- 175 - 177 (3page)
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This paper addresses a problem of classifying human breast cancer into its subtypes. A main ingredient in our approach is kernel machines such as support vector machine (SVM), kernel principal component analysis (KPCA), and kernel partial least squares (KPLS). In the task of breast cancer classification, we employ both SVM and KPLS and compare their results. In addition ... 전체 초록 보기
목차
Abstract
1. Introduction
2. Materials and Methods
3. Results and Discussion
4. References
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