遗传算法优化的肿瘤基因表达谱分类研究

• 作者: 谢芬
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 基因表达谱 决策树 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 2-3
• 分类号: TP3
• 字数: 2332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2010.03.002

摘要

提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)分类决策树的用于肿瘤基因分类的新方法.该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,采用了支持向量机分类间隔作为遗传算法适应度函数.利用遗传算法在每一决策树结点自动选择最优或近优的分类决策,实现了对决策树的优化.试验结果表明,在样本有限的情况下,与传统的方法相比,该方法比单个决策树算法具有更高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢芬	滨州医学院计算机教研室	8	9	2.0	2.0