基于支持向量机的肿瘤分类特征基因选取

• 作者: 李颖新 阮晓钢
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选取 支持向量机 基因表达谱 肿瘤
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 1796-1801
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|TP181|Q617
• 字数: 4802字
• 语种: 中文

摘要

依据基因表达谱有效建立肿瘤分类模型的关键在于准确找出决定样本类别的一组特征基因.针对该问题,在分析肿瘤基因表达谱特征的基础上,研究了肿瘤分类特征基因选取问题.首先,提出了一种新的类别可分性判据以滤除分类无关基因,并采用支持向量机作为分类器进行特征基因分类性能的检验.然后,采用两两冗余分析及基于支持向量机分类模型的灵敏度分析法进行冗余基因的剔除.以急性白血病亚型分类特征基因选取为例进行实验,结果表明了上述方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮晓钢	北京工业大学电子信息与控制工程学院	240	2182	23.0	35.0
2	李颖新	北京工业大学电子信息与控制工程学院	13	435	10.0	13.0