结肠癌基因表达谱的特征选取研究

• 作者: 业宁 徐昇 朱发 潘冬寅
• 来源期刊: 山东大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 Chernoff距离 浮动顺序搜索 支持向量机 K-近邻 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 23-29
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

为了找到与结肠癌相关的基因,提高结肠癌样本的识别率,提出了基于Chernoff距离的浮动顺序搜索算法（sequential floating search method,SFSM）。通过对结肠癌基因表达谱数据集的分析,对每个基因进行评价和筛选;对筛选后的基因子集利用SFSM算法进行搜索,并以Chernoff距离作为其评估函数,生成若干候选特征基因子集;利用支持向量机（support vector machine,SVM）、K-近邻（K-nearest neighbor,KNN）和径向基（radical basis function,RBF）神经网络分类器来检验候选特征基因子集的分类效果。实验结果表明,利用SFSM及评估函数Chernoff距离发现在参数β=0.25时能找到最佳的特征基因组合,该组合能以很高的正确率识别结肠癌样本。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	业宁	南京林业大学信息科学与技术学院	83	805	16.0	24.0
2	徐昇	南京林业大学信息科学与技术学院	12	114	3.0	10.0
3	朱发	南京林业大学信息科学与技术学院	4	12	2.0	3.0
4	潘冬寅	南京林业大学信息科学与技术学院	2	7	1.0	2.0