| 基于SVM-RFE-SFS的基因选择方法 |
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| 引用本文： | 游伟,李树涛,谭明奎. 基于SVM-RFE-SFS的基因选择方法[J]. 中国生物医学工程学报, 2010, 29(1). DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2010.01.015 |
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| 作者姓名： | 游伟 李树涛 谭明奎 |
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| 作者单位： | 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082 |
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| 基金项目： | 教育部新世纪优秀人才支持计划项目，湖南省杰出青年基金项目 |
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| 摘 要： | 基因微阵列数据通常包含大量与肿瘤分类无关的数据,会严重降低肿瘤诊断的准确率;基因微阵列数据还存在小样本、高维度的问题,也增加了肿瘤诊断的难度,所以必须对其进行基因选择。提出一种新的基于支持向量机(SVM)、联合递归特征去除(RFE)和序列前向选择(SFS)的基因选择方法。首先利用SVM计算每个基因的排序准则分数,再利用排序准则分数的一阶差分把基因划分为若干小组;对排序准则分数值最小的基因小组进行递归特征去除,消去噪声基因,同时对排序准则分数值最大的基因小组进行序列前向选择,选取有效信息基因。对白血病、结肠癌、乳腺癌基因微阵列数据的实验结果表明,所提出的方法运行效率高、分类性能好。
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| 关 键 词： | 基因选择 支持向量机 递归特征去除 序列前向选择 |
Gene Selection Method Based on SVM-RFE-SFS |
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| YOU Wei,LI Shu-Tao,TAN Ming-Kui. Gene Selection Method Based on SVM-RFE-SFS[J]. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2010, 29(1). DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2010.01.015 |
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| Authors: | YOU Wei LI Shu-Tao TAN Ming-Kui |
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| Affiliation: | YOU Wei LI Shu-Tao~* TAN Ming-Kui(College of Electrical , Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China) |
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| Abstract: | Microarray data usually contain a large quantity of irrelevant,noisy and redundant genes which may seriously deteriorate the prediction accuracy.In addition,microarray data often encounter problems of less samples and multi-dimensions,which raises many difficulties in cancer diagnosis.In this article,we proposed a new method for gene selection,combining recursive feature elimination(RFE) and sequential forward selection(SFS) based on support vector machine(SVM).The ranking score of each gene was calculated ... |
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| Keywords: | gene selection support vector machine recursive feature elimination sequential forward selection |
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