基于 RD-SVM 的肿瘤信息基因选择算法

• 作者: 王志明 谢志伟 骆剑锋
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 基因选择 肿瘤表达谱 信息基因 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 信息技术交流
• 页码范围: 310-313
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.05.075

摘要

为了从高维、小样本的基因表达数据中有效地选择特征基因,消除与肿瘤分类无关的数据,提出一种随机矩阵替换与支持向量机的肿瘤信息基因选择算法( RD-SVM). 首先构建多组0/1随机向量表示的信息基因子集,并以支持向量机构建分类器评价每组子集的优劣,然后考虑各特征之间的相互作用,以0、1替换策略对基因子集评估,并找到最优基因子集,最后采用5个肿瘤信息基因表达谱数据对算法性能进行测试. 结果表明,相对于参比算法,RD-SVM算法不仅提高了肿瘤信息基因的识别精度,同时所选信息基因最少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志明	东莞职业技术学院信息技术中心	29	210	7.0	14.0
2	骆剑锋	东莞职业技术学院计算机工程系	26	37	3.0	4.0
3	谢志伟	东莞职业技术学院计算机工程系	24	104	6.0	9.0