基于邻接谱主分量分析的肿瘤分类方法

• 作者: 王年 王蕊平 苏亮亮 陈乐
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 肿瘤分类 主分量分析 邻接矩阵 特征记分准则
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 生命科学与环境科学技术
• 页码范围: 86-91
• 分类号: TP18
• 字数: 3098字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2011.04.015

摘要

基于谱图理论展开针对基因表达谱数据的分类研究,将反映图结构的特征表示引入到基因表达谱数据分类中,从而高维空间离散点分布问题便可以转化成为具有结构信息的图问题.文中对基因表达谱数据样本点构造高斯权邻接矩阵,SVD分解后,采用特征记分准则进行筛选,找出最大限度区分肿瘤样本与正常样本的主分量作为样本特征,输入KNN分类器进行分类,通过对白血病两个亚型(ALL与AML)与结肠癌表达谱数据进行实验,证明了文中方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王年	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	93	1089	17.0	29.0
2	苏亮亮	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	9	26	3.0	4.0
3	陈乐	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	4	5	1.0	2.0
4	王蕊平	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	3	4	1.0	2.0