降维近似支持向量机基因芯片数据分类器

• 作者: 周智芳 王立鹏 袁占亭
• 来源期刊: 重庆大学学报：自然科学版
• 学科: 生物学
• 关键词: 生物信息学 基因芯片数据 近似支持向量机 降维 分类器 二次规划
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 页码范围: 102-108
• 分类号: Q811.4|Q789
• 语种: 中文

摘要

基因芯片技术的出现改变了生物医学研究的前景,其产生的海量数据是限制其发展的瓶颈问题。论文针对基因芯片数据量大、样本数低和基因维数高的特点,提出了一种对基因芯片数据进行分类的降维近似支持向量机DRPSVM基因芯片数据分类器。DRPSVM采用降维的二次规划算法,使得该算法的时间复杂度和空间复杂度比传统的PSVM算法均有降低。通过在CAMDA2000、colon 1dataset和colon 2dataset等基因芯片数据集上的与BP、Nearest、RBF、SVM分类器的分类性能比较,DRPSVM在数据样本少、数据维数急剧升高时,分类性能稳定、存在唯一的最优解、训练时间快,适合基因芯片数据分类的应用环境。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁占亭	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	84	771	14.0	25.0
2	周智芳	兰州理工大学石油化工学院	13	171	6.0	13.0
3	王立鹏	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	4	17	1.0	4.0