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基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择
被引量：
5
1
作者
叶明全
高凌云
+2 位作者
伍长荣
黄道斌
胡学钢
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第3期426-435,共10页
基因表达谱中信息基因选择是有效建立肿瘤分类模型的关键问题。肿瘤基因表达谱具有高维小样本、噪声大且存在大量无关和冗余基因等特点。为了获得基因数量尽可能少而分类能力尽可能强的一组信息基因,提出一种基于对称不确定性和邻域粗...
基因表达谱中信息基因选择是有效建立肿瘤分类模型的关键问题。肿瘤基因表达谱具有高维小样本、噪声大且存在大量无关和冗余基因等特点。为了获得基因数量尽可能少而分类能力尽可能强的一组信息基因,提出一种基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择SUNRS方法。首先利用对称不确定性指标评估信息基因的重要度,以剔除大量无关和冗余基因,获取信息基因的候选子集;然后利用邻域粗糙集约简算法对信息基因候选子集进行寻优,获得信息基因的目标子集。实验结果表明,SUNRS方法能够用较少的信息基因获得更高的分类精度,从而既能改善算法的泛化性能,又能提高时间效率。
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关键词
基因表达谱
邻域粗糙集
对称不确定性
特征选择
肿瘤分类
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职称材料
题名
基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择
被引量：
5
1
作者
叶明全
高凌云
伍长荣
黄道斌
胡学钢
机构
皖南医学院
医学
信息
学院
皖南医学院健康大数据挖掘与应用研究中心
安徽师范大学计算机与信息
学院
合肥工业大学计算机与信息
学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第3期426-435,共10页
基金
国家自然科学基金(61672386)资助项目
安徽省自然科学基金(1708085MF142)资助项目
+4 种基金
教育部人文社会科学研究规划基金(16YJAZH071)资助项目
安徽高校省级自然科学研究重点基金(KJ2014A266
KJ2016A275)资助项目
安徽高校人文社会科学研究重点基金(SK2016A0953
SK2016A0964)资助项目
文摘
基因表达谱中信息基因选择是有效建立肿瘤分类模型的关键问题。肿瘤基因表达谱具有高维小样本、噪声大且存在大量无关和冗余基因等特点。为了获得基因数量尽可能少而分类能力尽可能强的一组信息基因,提出一种基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择SUNRS方法。首先利用对称不确定性指标评估信息基因的重要度,以剔除大量无关和冗余基因,获取信息基因的候选子集;然后利用邻域粗糙集约简算法对信息基因候选子集进行寻优,获得信息基因的目标子集。实验结果表明,SUNRS方法能够用较少的信息基因获得更高的分类精度,从而既能改善算法的泛化性能,又能提高时间效率。
关键词
基因表达谱
邻域粗糙集
对称不确定性
特征选择
肿瘤分类
Keywords
gene expression profiles
neighborhood rough set
symmetric uncertainty
feature selection
tumor classification
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择
叶明全
高凌云
伍长荣
黄道斌
胡学钢
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018
5
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