基于微陣列基因表達(dá)數(shù)據(jù)的多分類研究近年來備受關(guān)注,這一研究通常會(huì)面臨兩個(gè)挑戰(zhàn):類不平衡和基因選擇,尤其是重疊基因的選擇.為此本文提出了兩類正則化多項(xiàng)式回歸模型并發(fā)展了相應(yīng)的正則化解路算法,同時(shí)在兩類微陣列基因表達(dá)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.研究?jī)?nèi)容如下:（1）傳統(tǒng)的急性白血病二分類問題可以進(jìn)一步視為三分類問題.然而,在進(jìn)行多分類時(shí),選擇致病基因,尤其是重疊基因,是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題.根據(jù)加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)提出了重疊分群策略,并進(jìn)一步構(gòu)建了一種新的帶有重疊群lasso懲罰的正則化多項(xiàng)式回歸模型（MROGL）以同時(shí)解決多分類和群體基因選擇問題.利用該方法對(duì)三分類急性白血病數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以有效識(shí)別出協(xié)同作用的群體基因.同時(shí),由于重疊分群策略將每一個(gè)重復(fù)的基因都看作新的基因,因此突出強(qiáng)調(diào)了群之間的重疊基因.此外,經(jīng)過與其他5種方法進(jìn)行比較,MROGL在多分類精度方面也有一定優(yōu)勢(shì).（2）對(duì)不平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行多分類時(shí)更關(guān)注提升少數(shù)類的分類精度.本文豐富了重疊分群策略,它探索每一類的群結(jié)構(gòu)并平等地將所有類的群合并,從而突出強(qiáng)調(diào)了少數(shù)類基因群的重要性.此外,根據(jù)信息理論構(gòu)造了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)權(quán)重.在分群策略和構(gòu)造權(quán)重... 

【文章來源】：河南師范大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＢＡＬＬＮｅｔ的熱映射圖??

圖２．３?ＡＭＬＮｅｔ的熱映射圖??

圖２．２?ＴＡＬＬＮｅｔ的熱映射圖??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[5]稀疏對(duì)數(shù)回歸及其在基因選擇中的應(yīng)用[J]. 王小玉,李鈞濤,陳留院.  河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(05)
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本文編號(hào)：3232769