《第二十一届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）》2004年

  本文关键词：基于基因表达数据的肿瘤分类算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

《第二十一届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）》2004年

基因表达数据的基于类别树和SVMs的多类癌症分类算法

杨昆  李建中  王朝坤  徐继伟  

【摘要】：对不同类型癌症精确可靠的分类在癌症的诊断和治疗是极其重要的.近年来提出了很多使用基因表达数据来分类多个癌症类型的方法.这些方法在分类过程中不考虑类别间的关系,独立地处理每个类别,丢失了很多类别和基因的信息.提出了一个基于类别树和支持向量机(SVMs)的多类癌症分类算法(TSS),考虑类别间的相互关系和生物学意义.这一方法借助类别间的关系(距离)构建一棵二叉树,然后沿着树进行基因选择,最后由树和选出的基因训练基于支持向量机的分类器.在树结构上选出的基因和树的层次关系为生物学家提供了更多的生物学信息.提出的方法用一个公共可得到的真实数据集进行了测试,结果表明,分类能力优于先前证实表现最好的OVA方法.

【作者单位】：
【分类号】：TP311.13
【正文快照】：

1引言在癌症治疗中，为了取得更好的治疗效果和尽可能地减小毒性，对不同类型的肿瘤采用有针对性的治疗方法是极其重要的〔‘〕.因而，，正确地分类癌症(肿瘤)类型是癌症诊断和治疗必不可少的重要环节一般的癌症分类方法主要基于临床肿瘤形态上的特征，由于临床信息不完全和主

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