基于遗传算法的结肠癌基因选择与样本分类

• 作者: 何爱香
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 支持向量机 CFS 基因表达谱
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 242-245
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.18.075

摘要

提出了一种基于两轮遗传算法的用于结肠癌微阵列数据基因选择与样本分类的新方法.该方法先根据基因的Bhattacharyya 距离指标过滤大部分与分类不相关的基因,而后使用结合了遗传算法和CFS(Correlation-based Feature Selection)的GA/CFS方法选择优秀基因子集,并存档记录这些子集.根据存档子集中基因被选择的频率选择进一步搜索的候选子集,最后以结合了遗传算法和SVM的GA/SVM从候选基因子集中选择分类特征子集.把这种GA/CFS-GA/SVM方法应用到结肠癌微阵列数据,实验结果及与文献的比较表明了该方法效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何爱香	山东工商学院信息与电子工程学院	15	67	5.0	7.0