基于小波低频系数基因芯片数据的特征提取

• 作者: 刘毅慧 刘玉杰
• 来源期刊: 生物信息学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 支持向量机 前列腺癌基因芯片数据 交叉验证 小波低频系数
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 255-258,262
• 分类号: Q617|TP391
• 字数: 3460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5565.2011.03.019

摘要

特征提取和分类是模式识别中的关键问题.结合小波分析理论和支持向量机理论,构造分类器模型,将前列腺癌基因芯片数据分成癌症和正常两种.提取小波低频系数表征原始数据并送入支持向量机分类器分类,实验证明:提取db1小波4层分解下的低频系数,送入分类器分类后正确分类率达到93.53%.Haar小波的正确率是92.94%.可见提取不同小波低频系数,得到的分类效果相差不大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘毅慧	山东轻工业学院信息科学与技术学院智能信息处理研究所	12	65	5.0	7.0
2	刘玉杰	山东轻工业学院信息科学与技术学院智能信息处理研究所	2	11	2.0	2.0