基于小波高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 低频系数 高频系数
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 339-343
• 分类号: Q617|TP391
• 字数: 4140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5565.2011.04.17

摘要

结合小波分析理论与支持向量机理论,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.本文着重研究小波高频系数基因芯片数据的特征提取,并通过实验对比小波高频系数和低频系数特征提取对分类器性能的影响.其中haar小波3层分解提取高频系数,送入分类器分类后,得到的正确分类率为93.31％.db1小波4层分解提取低频系数,送入分类器分类后,得到的正确分类率为93.53％.小波低频系数特征提取分类效果总体上好于高频系数,分类器性能稳定.

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