Motivering: Feature val är ett nyckelbegrepp i maskininlärning för mikroarray dataset, där funktioner som representeras av sonder är typiskt flera storleksordningar större än den tillgängliga provstorleken. Beräkningsförmåga är en viktig utmaning för funktionsvalalgoritmer för hantering av mycket högdimensionella datauppsättningar utöver hundratusen funktioner, såsom i datauppsättningar som produceras på enstaka nukleotidpolymorfismmicroarrays. I den här artikeln presenterar vi en ny funktionsuppsättning minskning strategi som möjliggör skalbart funktionsval på dataset med hundratusentals funktioner och bortom. Vår strategi möjliggör effektivare hantering av högre upplösning dataset för att uppnå bättre sjukdom subtyp klassificering av prover för potentiellt mer exakt diagnos och prognos, vilket gör det möjligt för kliniker att fatta mer välgrundade beslut när det gäller alternativ patientbehandling. Resultat: Vi tillämpade vår funktionsuppsättning minskning strategi för flera offentligt tillgängliga cancer singelnukleotid polymorfism (SNP) uppsättning dataset och utvärderade dess prestanda i form av dess multiklass prediktiv klassificering noggrannhet över olika cancersubtyper, dess hastighet i utförandet samt dess skalbarhet med avseende på provstorlek och matrisupplösning. Feature Set Reduction (FSR) kunde minska dimensionerna av en SNP-matris datauppsättning med mer än två storleksordningar samtidigt uppnå minst lika, och i de flesta fall överlägsen prediktiv klassificering prestanda jämfört med den som uppnås på funktioner som väljs enbart genom befintliga funktionsvalsmetoder. En undersökning av den biologiska relevansen av ofta utvalda egenskaper från FSR-reducerade uppsättningar visade stark anrikning i samband med cancer. Tillgänglighet: FSR implementerades i MATLAB R2010b och finns på
Wong m.fl. REF presenterade en funktionsminskning för att möjliggöra ett skalbart funktionsval för datauppsättningar med data med hög dimension.
FSR: feature set reduction for scalable and accurate multi-class cancer subtype classification based on copy number
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}