【摘 要】
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针对肿瘤基因表达谱具有高维度、小样本的特点,提出一种面向基因表达数据的混合特征选择方法。首先利用Relief算法从原始基因集中获取10%左右与分类相关的基因作为相关基因子
【机 构】
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皖南医学院计算机教研室,皖南医学院生化教研室
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针对肿瘤基因表达谱具有高维度、小样本的特点,提出一种面向基因表达数据的混合特征选择方法。首先利用Relief算法从原始基因集中获取10%左右与分类相关的基因作为相关基因子集,然后利用SVM-RFE算法对相关基因子集再进行选择,获取对分类影响较大的排序基因子集,最后利用Wrapper方法对排序基因子集进行选择,获得最佳基因子集。以支持向量机为分类器,对急性白血病、结肠癌肿瘤表达谱数据进行测试,实验结果表明所提方法时间开销较小,且取得较高的分类精度。
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