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摘要
胃癌是全球常见的消化系统恶性肿瘤，其发病率和死亡率逐年上升．早期胃
癌治愈率较高，但易被误诊，耽误治疗时机，造成更严重后果．因此，科学有效
的预测方法对于胃癌的诊断至关重要．机器学习技术的发展为检测胃癌风险提供
了简单有效的方式，有助于降低胃癌的发病率．
本文从TCGA数据库中获取了胃癌患者的基因表达数据，并对原始数据集进
行了预处理．结合了多个特征筛选方法来对特征基因进行筛选，并构建集成分类
学习器来对最优特征子集的分类性能进行评价．利用患癌样本的临床信息进行生
存分析，结果表明所
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