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基于SVM-RFE-SFS的基因选择方法
排 序 准 则 分 数 , 利 用 排 序 准 则 分 数 的 一 阶 差 分把 基 因 划 分 为若 干 小 组 ; 排 序 准 则 分 数 值 最 小 的 基 因小 组 进 行 再 对 递归特征去除 , 消去 噪 声 基 因 , 时对 排 序 准 则 分 数 值 最 大 的 基 因 小 组 进 行 序 列 前 向选 择 , 取 有 效 信 息 基 因 。对 同 选
基 于 S M. F .F V R E S S的基 因选择 方法
游 伟 李树涛 谭 明奎
( 南 大学 电气 与 信 息 工 程 学 院 , 沙 湖 长 40 8 ) 10 2
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 , 严 重 降 低 肿 瘤 诊 断 的 准 确 率 ; 因微 阵 列 数 据 会 基
Ab t a t s r c :Mi r a r y d t s a l o t i a g u n i f ir l v n - o s n e u d n e e ih ma c o ra a a u u l c n a n a l r e q a t y o r e e a t n iy a d r d n a t g n s wh c y y t s ro sy d t ro a e h p e i t n c ur c .I a d to e i u l e e i r t t e r d c i a c a y n d ii n,mi r a r y d t o t n n o n e p o l ms o e s o c o r a a a f e c u t r r b e f l s e s mp e n lid me s o s wh c a s s ma y d fiu t s i a c r d a n ss I h s a t l we p o o e a l s a d mu t— i n i n , i h r i e n i c li n c n e ig o i . n t i ri e。 r p s d a e c
白血 病 、 肠 癌 、 腺癌 基 因微 阵列 数 据 的实 验 结 果 表 明 , 提 出 的方 法 运 行 效 率 高 、 结 乳 所 分类 性 能好 。
关 键 词 : 因选 择 ;支持 向 量机 ;递 归 特征 去 除 ; 列 前 向 选 择 基 序
中 图分 类 号 T3 1 P9 文 献标 识 码 A 文章 编 号 0 5 — 2 ( 0 0 O - 9 —7 2 88 1 2 1 ) 10 30 0 0
n w meh dfrgn eet n,o iigrcriefaueei nt n ( E)a d sq e t low r eet n e to o e eslci c mbnn e us tr l ai o v e mi o RF n e u ni r adslci af o ( F )b sdo u p r v c r c ie( VM ) T ern igsoeo ahg n a ac ltdb s gS M. S S ae nsp o e t hn S t o ma . h a kn cr f c e ew scluae yui V e n
还存 在 小 样 本 、 高维 度 的 问题 , 增加 了肿 瘤 诊 断 的难 度 , 以 必须 对 其 进 行 基 因 选 择 。 提 出一 种 新 的 基 于 支 持 向 也 所
量 机 ( V 、 合 递 归 特 征 去 除 ( F ) 序列 前 向选 择 ( F )的基 因选 择 方 法 。首 先 利 用 S M 计 算 每 个 基 因 的 S M) 联 R E 和 SS V
T e i f r t n o r t r e i e e c ft e r n i g s o e s u e o d v d h e e n o s F e g o p . h h n o ma i f is d rd f r n e o a k n c r swa s d t i i e t e g n s i t oa r u s T e o f o f h g o p wi h ma l s c r s e i n t d, h l h r u t h a g s s o e w ss l c e An l ss r s ls r u t t e s le t o e wa l h s mi a e w ie t e g o p wi t e l r e t c r a e e t d. a y i e u t h
2 卷 1 期 9 21 0 0年 2月
中 国 生
物 医
学
工
程
学
报
C i s J un l fB o e i l n ier g h ee o r a o im dc gnei n aE n
V0 . 9 I 2 NO. 1 Fe u r 2 0 br a y 01
G e e S l c i n M e ho s d o VM - FE- FS n e e to t d Ba e n S R S
YOU e L h Ta W i I Si
( ol eo l t c l n f r t n E gn ei Hu a nvr t. h n sa4 0 8 C ia Clg e fE e r a d I omai n ier g. n n U i s y C a g h 1 0 2- hn ci a n o n ei J