基于Spark的肿瘤基因混合特征选择方法

• 作者: 余玥 汪丽丽 费敏锐 邓丽
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 肿瘤基因数据 Spark分布式计算框架 混合特征选择 集成特征选择 分类
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6212字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0048265

摘要

为处理随微阵列技术发展而急剧增长的肿瘤基因数据,实现对肿瘤基因数据的特征选择,结合集成特征选择和混合特征选择,提出一种Spark分布式计算框架的混合特征选择方法.利用F-score特征选择方法去除无关特征,进行初步特征选择,结合F-score、多分类支持向量机递归消除法、基于随机森林的特征选择3种方法得到最优的特征子集,并采用支持向量机对特征子集进行分类预测.实验结果表明,该方法能通过选择较少的基因达到较高的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费敏锐	上海大学机电工程与自动化学院	190	1882	20.0	34.0
5	邓丽	上海大学机电工程与自动化学院	31	290	8.0	16.0
9	余玥	上海大学机电工程与自动化学院	3	5	1.0	2.0
13	汪丽丽	上海大学机电工程与自动化学院	1	3	1.0	1.0