本文關(guān)鍵詞：2D-PCA在基因特征提取中的應(yīng)用

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【摘要】：目的研究一種高效的基因特征提取方法,以盡可能地克服傳統(tǒng)噪聲基因剔除法中閾值設(shè)置主觀性帶來的信息丟失問題。方法收集Golub等發(fā)布的急性白血病基因表達(dá)譜公共數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。相對寬松地剔除噪聲基因,適當(dāng)增加被選基因數(shù)量,進(jìn)而利用二維主元分析法(2D-PCA)技術(shù)進(jìn)行二次基因特征提取,并采用基于機(jī)器支持向量機(jī)(SVM)的分類形式。結(jié)果文中方法可獲得90個二次特征和100.00%的分類精度;與直接利用一次特征進(jìn)行分類相比,分類精度可提高2.78~8.35%。結(jié)論通過適當(dāng)增加被選基因數(shù)量提取高效且維數(shù)相對較低的特征是可行的。
【作者單位】： 義烏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 基因 特征提取 二次特征 支持向量機(jī) 分類
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金資助(Y1100219)
【分類號】：R341
【正文快照】： 基于基因表達(dá)譜的腫瘤分類研究備受關(guān)注。文獻(xiàn)[1]利用“信噪比”對急性淋巴性白血病(a-cute lymphoblastic leukemia,ALL)和急性粒細(xì)胞白血病(acute myelocytic leukemia,AML)進(jìn)行噪聲基因過濾,并進(jìn)行基于投票表決法的分類;文獻(xiàn)[2]針對淋巴瘤和白血病,利用方差分析排序法選擇

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：605901