计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
28期
40-42
,共3页
彭红毅%叶燕锐%张俊辉%罗泽举%奉国和
彭紅毅%葉燕銳%張俊輝%囉澤舉%奉國和
팽홍의%협연예%장준휘%라택거%봉국화
DNA微阵列%特征提取%独立成分分析(ICA)%聚类分析%支持向量机(SVMs)
DNA微陣列%特徵提取%獨立成分分析(ICA)%聚類分析%支持嚮量機(SVMs)
DNA미진렬%특정제취%독립성분분석(ICA)%취류분석%지지향량궤(SVMs)
常用的排列方法从DNA微数据中选择的基因集合往往会包含相关性较高的基因,而且使用单个基因评价方法也不能真正反映由此得到的特征集合分类能力的优劣.另外,基因数量远多于样本数量是进行疾病诊断面临的又一挑战.为此,提出一种DNA微阵列数据特征提取方法用于组织分类.该方法运用K-means方法对基因进行聚类分析,获取各子类DNA微阵列数据中心,用排列法去除对分类无关的子类,然后利用ICA方法提取剩余子类集合的特征,用SVMs方法构造分类器对组织进行分类.真实的生物学数据实验表明.该方法通过提取一种复合基因,能综合评价基因分类能力,减少特征数,提高分类器的分类准确性.
常用的排列方法從DNA微數據中選擇的基因集閤往往會包含相關性較高的基因,而且使用單箇基因評價方法也不能真正反映由此得到的特徵集閤分類能力的優劣.另外,基因數量遠多于樣本數量是進行疾病診斷麵臨的又一挑戰.為此,提齣一種DNA微陣列數據特徵提取方法用于組織分類.該方法運用K-means方法對基因進行聚類分析,穫取各子類DNA微陣列數據中心,用排列法去除對分類無關的子類,然後利用ICA方法提取剩餘子類集閤的特徵,用SVMs方法構造分類器對組織進行分類.真實的生物學數據實驗錶明.該方法通過提取一種複閤基因,能綜閤評價基因分類能力,減少特徵數,提高分類器的分類準確性.
상용적배렬방법종DNA미수거중선택적기인집합왕왕회포함상관성교고적기인,이차사용단개기인평개방법야불능진정반영유차득도적특정집합분류능력적우렬.령외,기인수량원다우양본수량시진행질병진단면림적우일도전.위차,제출일충DNA미진렬수거특정제취방법용우조직분류.해방법운용K-means방법대기인진행취류분석,획취각자류DNA미진렬수거중심,용배렬법거제대분류무관적자류,연후이용ICA방법제취잉여자류집합적특정,용SVMs방법구조분류기대조직진행분류.진실적생물학수거실험표명.해방법통과제취일충복합기인,능종합평개기인분류능력,감소특정수,제고분류기적분류준학성.
