基于信噪比与邻域粗糙集的特征基因选择方法

• 作者: 孙林 徐久成 李涛 李玉惠
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 肿瘤基因表达谱 信噪比 邻域粗糙集 特征选择
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 973-981
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 6235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2015.05.007

摘要

鉴于传统基因选择方法会选出大量冗余基因从而导致样本预测准确率较低,提出了一种基于信噪比与邻域粗糙集的特征基因选择方法(Signal noise ration and the neighborhood rough set,SNRS).首先采用信噪比指标获得分类能力较强的预选特征子集;然后利用邻域粗糙集约简算法对预选特征子集进行寻优;最后采用不同的分类器对特征基因子集进行分类.通过实验表明,该方法能够克服传统分类算法精度不高的缺陷,并且能够在较少的特征基因下取得较高的分类精度,验证了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐久成	河南师范大学计算机与信息工程学院	97	660	14.0	20.0
3	孙林	河南师范大学计算机与信息工程学院	36	265	9.0	15.0
9	李涛	河南师范大学计算机与信息工程学院	10	29	2.0	5.0