Abstrakt. Vi föreslår en Genetisk Algoritm (GA) metod i kombination med Support Vector Machines (SVM) för klassificering av högdimensionella Microarray data. Detta tillvägagångssätt är förknippat med en fuzzy logik baserad pre-filtrering teknik. GA används för att utveckla genundergrupper vars lämplighet utvärderas av en SVM klassificering. Med hjälp av arkivposter av "bra" genundergrupper, introduceras en frekvensbaserad teknik för att identifiera de mest informativa generna. Vår strategi bedöms utifrån två välkända cancerdataset och visar konkurrenskraftiga resultat med sex befintliga metoder.
Edmundo Bonilla Huerta m.fl. REF har föreslagit en Genetisk Algoritm (GA) metod integrerad med Support Vector Machines (SVM) för kategorisering av högdimensionella mikromatrisdata.
A Hybrid GA/SVM Approach for Gene Selection and Classification of Microarray Data
{'venue': 'EvoWorkshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}