基于相交邻域粗糙集的基因微阵列数据分类

• 作者: 孟军 李锐 郝涵
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 相交邻域 基因微阵列数据
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 2014'中国粗糙集与软计算、中国网络智能与中国粒计算?
• 页码范围: 37-40,66
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5961字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.6.008

摘要

在对基因微阵列数据的特征选择和分类的研究中,粗糙集理论是一个可以消除冗余基因的有效工具.但是传统的粗糙集模型不能很好地处理连续型数值数据,而离散化方法可能会导致信息的丢失.为此,提出了一种基于相交邻域粗糙集模型的属性约简算法,即将传统粗糙集中的距离邻域扩展为相交邻域,采用基于集合的方式来定义近似,以此构建粗糙集模型.在癌症数据集上进行实验,结果表明基于集合近似和相交邻域的粗糙集模型可以取得较好的分类效果,并且通过对选择出的基因进行GO术语分析,进一步证明了该模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锐	大连理工大学计算机科学与技术学院	22	176	7.0	12.0
2	孟军	大连理工大学计算机科学与技术学院	26	378	9.0	19.0
3	郝涵	大连理工大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0