基于集成神经网络的肿瘤特征基因选取

• 作者: 李秋德
• 来源期刊: 医学信息
• 关键词: 特征基因 信息熵 主成份分析 集成神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（22）
• 所属期刊栏目: 临床医学 -- 经验交流
• 页码范围: 626-626
• 页数: 1页
• 字数: 1639字
• 语种: 中文

摘要

针对基因表达数据维数高、样本量小及噪音大等因素，造成基因选取困难的问题。本文提出一种组合式的肿瘤信息基因选择策略，首先用信息熵对 Relief算法和RFSC算法复合剔除分类无关基因，再用PCA对特征基因降维，最后用集成神经网络评估分类能力，实验结果为特征基因选取14个，检测率达95.16%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秋德	贵阳医学院医学生物工程系	2	1	1.0	1.0