基于Fisher准则和多类相关矩阵分析的肿瘤基因特征选择方法

• 作者: 李波 胡洋
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 Fisher准则 多类相关矩阵分析 SVM
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 76-78
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.07.018

摘要

肿瘤特征基因的选择是肿瘤基因表达数据分类的研究热点之一.针对传统的肿瘤特征基因选择方法无法很好地剔除冗余基因,提出一种混合型的特征选择方法.在所提出的方法中,首先将标签相同的样本划分到同一个矩阵,在所有矩阵中,当且仅当特征间的相关系数均大于特定阈值时,即判定这几个特征是相关特征,并对这些相关的特征进行聚类.然后在每个聚类中选择Fisher比最大的特征,对这些特征根据评价函数筛选得到最优特征子集.最后采用SVM分类器对这些最优特征子集进行类别预测.在四个标准的肿瘤DNA微阵列数据集的测试结果证明所提出的肿瘤基因特征选择方法的稳定性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李波		5	32	3.0	5.0
2	胡洋	武汉科技大学计算机科学与技术学院	5	11	2.0	3.0