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决策树特征基因选择方法对SVM有效性的研究
被引量：
15
1
作者
李霞
张田文
+1 位作者
李丽
郭政
《中国生物医学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期66-72,共7页
基因芯片新兴生物技术为从分子水平上研究疾病的发病机理和临床疾病诊断提供了强有力的手段。其中特征基因选择是疾病模式识别诊断最重要的一个环节 ,但不同的特征基因选择方法往往影响疾病模式分类方法的效能。本研究针对这一问题 ,结...
基因芯片新兴生物技术为从分子水平上研究疾病的发病机理和临床疾病诊断提供了强有力的手段。其中特征基因选择是疾病模式识别诊断最重要的一个环节 ,但不同的特征基因选择方法往往影响疾病模式分类方法的效能。本研究针对这一问题 ,结合结肠癌基因表达谱数据分析 ,研究了递归决策树特征基因选择集成方法EFST ,对支持向量机 (SVM )模式分类器能力的影响。主要从特征基因选择前后分类器的性能、支持向量的吻合度、错分样本标识的吻合度、对样本均匀翻倍模式分类器的稳定性的影响等四个方面研究EFST特征选择算法对支持向量机模式分类方法的影响 ,同时考察了支持向量机模式分类器的泛化能力。结果表明 :基于决策树特征基因选择算法EFST明显地提高了支持向量机模式分类的效能 ,且支持向量机模式分类器具有很强的泛化能力。
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关键词
特征基因
支持向量机
模式分类
支持向量
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职称材料
特征基因挖掘的决策森林方法
被引量：
5
2
作者
李霞
张田文
+1 位作者
饶绍奇
李丽
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期480-483,共4页
基于决策树的基因芯片数据分析方法以追求样本最大分类正确率为目标,造成大量的部分相关基因被排除,不适用于挖掘复杂疾病的相关基因.为此,提出了特征基因挖掘的决策森林方法:从多组特征子集中识别重要疾病相关基因,每个子集根据自身对...
基于决策树的基因芯片数据分析方法以追求样本最大分类正确率为目标,造成大量的部分相关基因被排除,不适用于挖掘复杂疾病的相关基因.为此,提出了特征基因挖掘的决策森林方法:从多组特征子集中识别重要疾病相关基因,每个子集根据自身对目标的分类能力被识别;通过抽样技术产生大量不同结构的训练样本,可以挖掘出高相关或部分相关基因.数值分析结果表明,该方法是生物类型分类和疾病相关基因挖掘的有效工具.
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关键词
基因表达谱
基因树
特征识别
决策森林
特征基因
基因挖掘
DNA芯片
疾病
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职称材料
题名
决策树特征基因选择方法对SVM有效性的研究
被引量：
15
1
作者
李霞
张田文
李丽
郭政
机构
哈尔滨
工业
大学
计算机科学系
哈尔滨医科大学生物医学工程教研室
出处
《中国生物医学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期66-72,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(30370798
30170515)
+4 种基金
国家863计划(2003AA2Z2051
2002AA222052)
黑龙江科技攻关(GB03C602-4)
黑龙江自然科学基金资助项目(F0177)
211工程"十五"建设项目
文摘
基因芯片新兴生物技术为从分子水平上研究疾病的发病机理和临床疾病诊断提供了强有力的手段。其中特征基因选择是疾病模式识别诊断最重要的一个环节 ,但不同的特征基因选择方法往往影响疾病模式分类方法的效能。本研究针对这一问题 ,结合结肠癌基因表达谱数据分析 ,研究了递归决策树特征基因选择集成方法EFST ,对支持向量机 (SVM )模式分类器能力的影响。主要从特征基因选择前后分类器的性能、支持向量的吻合度、错分样本标识的吻合度、对样本均匀翻倍模式分类器的稳定性的影响等四个方面研究EFST特征选择算法对支持向量机模式分类方法的影响 ,同时考察了支持向量机模式分类器的泛化能力。结果表明 :基于决策树特征基因选择算法EFST明显地提高了支持向量机模式分类的效能 ,且支持向量机模式分类器具有很强的泛化能力。
关键词
特征基因
支持向量机
模式分类
支持向量
Keywords
Decision tables
Disease control
Genetic algorithms
Genetic engineering
Oncogenic viruses
Vector quantization
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
R3 [医药卫生—基础医学]
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职称材料
题名
特征基因挖掘的决策森林方法
被引量：
5
2
作者
李霞
张田文
饶绍奇
李丽
机构
哈尔滨
工业
大学
计算机科学系
Dept. of Molecular Cardiology and Cardiovascular Medicine
哈尔滨医科大学
生物医学
工程
学
教研室
与
生物
信息研究室
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期480-483,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(30370798
30170515)
+1 种基金
国家高技术研究发展计划资助项目 (2 0 0 3AA2Z2 0 51 )
黑龙江省科技攻关项目 (GB0 3C6 0 2 -4)
文摘
基于决策树的基因芯片数据分析方法以追求样本最大分类正确率为目标,造成大量的部分相关基因被排除,不适用于挖掘复杂疾病的相关基因.为此,提出了特征基因挖掘的决策森林方法:从多组特征子集中识别重要疾病相关基因,每个子集根据自身对目标的分类能力被识别;通过抽样技术产生大量不同结构的训练样本,可以挖掘出高相关或部分相关基因.数值分析结果表明,该方法是生物类型分类和疾病相关基因挖掘的有效工具.
关键词
基因表达谱
基因树
特征识别
决策森林
特征基因
基因挖掘
DNA芯片
疾病
Keywords
Decision theory
Feature extraction
Pattern recognition
分类号
R394 [医药卫生—医学遗传学]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
决策树特征基因选择方法对SVM有效性的研究
李霞
张田文
李丽
郭政
《中国生物医学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
15
在线阅读
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职称材料
2
特征基因挖掘的决策森林方法
李霞
张田文
饶绍奇
李丽
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
5
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职称材料
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