DNA微陣列技術(shù)的使用促使越來越多的基因表達數(shù)據(jù)產(chǎn)生。大量的信息蘊含在基因表達數(shù)據(jù)中,通過分析基因表達數(shù)據(jù),能夠增加對腫瘤細胞和正常細胞之間的基因表達差異的了解,同時也可以找出與腫瘤形成關(guān)系密切的基因,這對于癌癥的診斷、治療和預(yù)防都具有非常重要的意義。分類是實現(xiàn)癌癥診斷的重要手段,然而,由于基因表達數(shù)據(jù)具有特征維數(shù)高、存在大量冗余信息等特點,如果采用傳統(tǒng)的分類方法對樣本直接分類,可能會出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)難”。如果采用傳統(tǒng)的特征降維方法先降低原始數(shù)據(jù)的維數(shù),可以解決基因表達數(shù)據(jù)的“維數(shù)災(zāi)難”問題,但會影響基因表達數(shù)據(jù)的分類正確率。因此,選擇合適的特征提取方法是對基因表達數(shù)據(jù)分類前的關(guān)鍵一步。深度學(xué)習(xí)是一種特征學(xué)習(xí)方法,能夠?qū)W習(xí)高維數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。因此,本文首先研究自動編碼器對基因表達數(shù)據(jù)的降維作用,并與傳統(tǒng)的特征提取方法主成分分析方法、線性判別分析方法和核主成分分析方法進行比較。實驗結(jié)果表明在8種基因表達數(shù)據(jù)集上,自動編碼器的降維效果整體要優(yōu)于主成分分析方法、線性判別分析方法和核主成分分析方法,同時,也驗證了自動編碼器對基因表達數(shù)據(jù)降維的有效性。由于基因表達數(shù)據(jù)特征維數(shù)比較高,自動編碼器學(xué)習(xí)... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

cDNA微陣列獲取基因表達數(shù)據(jù)過程示意圖

26（g）ALLAML （h）9_Tumors圖 3.5 PCA 特征和 AE 特征對 softmax 分類器性能的影響對于 PCA 特征，當保留 99.9999%的方差變化時，數(shù)據(jù)集 colon、lymphoma、prostate、gcm、nci64、mit、ALLAML 和 9_Tumors 的 PCA 特征維數(shù)分別為 61、61、101、189、63、71、37、59。對于每個數(shù)據(jù)集，當特征維數(shù)從 1 開始變化時，自動編碼器的隱藏

29（g）ALLAML （h）9_Tumors圖 3.7 KPCA 特征和 AE 特征對 softmax 分類器性能的影響從以上三個實驗可知，在大多數(shù)的數(shù)據(jù)集上，自動編碼器的降維作用要優(yōu)于PCA、LDA 和 KPCA，同時，也驗證了自動編碼器對基因表達數(shù)據(jù)降維的有效性。然而，由于基因表達數(shù)據(jù)的特征維數(shù)比較高，自動編碼器學(xué)習(xí)基因表達數(shù)據(jù)中的

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基因表達數(shù)據(jù)的相似性度量和特征提取研究[D]. 王文俊.西安電子科技大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的癌癥分類模型研究[D]. 葉永盛.華中科技大學(xué) 2015



本文編號：3240364