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针对基因芯片数据量大、样本数低和基因维数高的特点，提出了一种对基因芯片数据进行多步骤降维处理的分类方法．第一步，采用基因表达差异显著性分析方法（SAM）筛选得到差异表达基因子集．第二步，采用支持向量机（SVM）分类器对该差异表达基因子集进行进一步的分类降维．将该方法用来处理大肠癌和白血病数据集，得到了数量较少而分类能力较强的特征基因子集．实验结果证明该方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因．