一种基于支持向量机的自适应肿瘤分类检测算法

• 作者: 尹京苑 黄伟
• 来源期刊: 生物信息学
• 学科: 医学
• 关键词: 非参数检验 支持向量机 肿瘤分类检测 自适应算法
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 243-247
• 页数: 5页
• 分类号: Q811.4|R62H30|R92BO5
• 字数: 5585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5565.2009.04.001

摘要

根据肿瘤分类检测模型的特点,提出了一种新的算法,该算法结合使用了基因选择和数据抽取的有效方法,并在此基础上使用支持向量机对基因表达数据进行分类或者检测.其中乳腺癌的分类交叉验证结果由88.46% 提高到100.0%,急性白血病的也由71.05% 提高至100.0%.实验结果说明了这一方法的有效性,为在大量的基因表达数据中提高检测癌症的准确性提出了一种比较通用的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹京苑	上海大学生命科学学院生物信息学中心	75	760	17.0	24.0
2	黄伟	上海大学生命科学学院生物信息学中心	29	145	6.0	11.0