2D-PCA在基因特征提取中的应用

发布时间：2017-08-01 19:38

  本文关键词：2D-PCA在基因特征提取中的应用

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【摘要】：目的研究一种高效的基因特征提取方法,以尽可能地克服传统噪声基因剔除法中阈值设置主观性带来的信息丢失问题。方法收集Golub等发布的急性白血病基因表达谱公共数据库中的数据。相对宽松地剔除噪声基因,适当增加被选基因数量,进而利用二维主元分析法(2D-PCA)技术进行二次基因特征提取,并采用基于机器支持向量机(SVM)的分类形式。结果文中方法可获得90个二次特征和100.00%的分类精度;与直接利用一次特征进行分类相比,分类精度可提高2.78~8.35%。结论通过适当增加被选基因数量提取高效且维数相对较低的特征是可行的。
【作者单位】： 义乌工商职业技术学院;
【关键词】： 基因 特征提取 二次特征 支持向量机 分类
【基金】：浙江省自然科学基金资助(Y1100219)
【分类号】：R341
【正文快照】： 基于基因表达谱的肿瘤分类研究备受关注。文献[1]利用“信噪比”对急性淋巴性白血病(a-cute lymphoblastic leukemia,ALL)和急性粒细胞白血病(acute myelocytic leukemia,AML)进行噪声基因过滤,并进行基于投票表决法的分类;文献[2]针对淋巴瘤和白血病,利用方差分析排序法选择

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：605901