计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
18期
242-245
,共4页
遗传算法%支持向量机%CFS%基因表达谱
遺傳算法%支持嚮量機%CFS%基因錶達譜
유전산법%지지향량궤%CFS%기인표체보
提出了一种基于两轮遗传算法的用于结肠癌微阵列数据基因选择与样本分类的新方法.该方法先根据基因的Bhattacharyya 距离指标过滤大部分与分类不相关的基因,而后使用结合了遗传算法和CFS(Correlation-based Feature Selection)的GA/CFS方法选择优秀基因子集,并存档记录这些子集.根据存档子集中基因被选择的频率选择进一步搜索的候选子集,最后以结合了遗传算法和SVM的GA/SVM从候选基因子集中选择分类特征子集.把这种GA/CFS-GA/SVM方法应用到结肠癌微阵列数据,实验结果及与文献的比较表明了该方法效果良好.
提齣瞭一種基于兩輪遺傳算法的用于結腸癌微陣列數據基因選擇與樣本分類的新方法.該方法先根據基因的Bhattacharyya 距離指標過濾大部分與分類不相關的基因,而後使用結閤瞭遺傳算法和CFS(Correlation-based Feature Selection)的GA/CFS方法選擇優秀基因子集,併存檔記錄這些子集.根據存檔子集中基因被選擇的頻率選擇進一步搜索的候選子集,最後以結閤瞭遺傳算法和SVM的GA/SVM從候選基因子集中選擇分類特徵子集.把這種GA/CFS-GA/SVM方法應用到結腸癌微陣列數據,實驗結果及與文獻的比較錶明瞭該方法效果良好.
제출료일충기우량륜유전산법적용우결장암미진렬수거기인선택여양본분류적신방법.해방법선근거기인적Bhattacharyya 거리지표과려대부분여분류불상관적기인,이후사용결합료유전산법화CFS(Correlation-based Feature Selection)적GA/CFS방법선택우수기인자집,병존당기록저사자집.근거존당자집중기인피선택적빈솔선택진일보수색적후선자집,최후이결합료유전산법화SVM적GA/SVM종후선기인자집중선택분류특정자집.파저충GA/CFS-GA/SVM방법응용도결장암미진렬수거,실험결과급여문헌적비교표명료해방법효과량호.
