本文關鍵詞：2D-PCA在基因特征提取中的應用

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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,適當增加被選基因數(shù)量,進而利用二維主元分析法(2D-PCA)技術進行二次基因特征提取,并采用基于機器支持向量機(SVM)的分類形式。結果文中方法可獲得90個二次特征和100.00%的分類精度;與直接利用一次特征進行分類相比,分類精度可提高2.78~8.35%。結論通過適當增加被選基因數(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)技術學院;
【關鍵詞】： 基因 特征提取 二次特征 支持向量機 分類
【基金】：浙江省自然科學基金資助(Y1100219)
【分類號】：R341
【正文快照】： 基于基因表達譜的腫瘤分類研究備受關注。文獻[1]利用“信噪比”對急性淋巴性白血病(a-cute lymphoblastic leukemia,ALL)和急性粒細胞白血病(acute myelocytic leukemia,AML)進行噪聲基因過濾,并進行基于投票表決法的分類;文獻[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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本文編號：605901