Microarray analys lovar att upptäcka variationer i genuttryck, och förändringar i transkriptionsfrekvensen av ett helt genom in vivo. Mikroarray genuttryck profiler indikerar den relativa mängden av mRNA motsvarande generna. Urvalet av relevanta gener från mikroarray data utgör en enorm utmaning för forskare på grund av den höga dimensionaliteten av funktioner, flera klasser kategorier som är inblandade, och den vanligtvis små provstorlek. En klassificeringsprocess används ofta som minskar dimensionaliteten i mikroarray data. För att korrekt analysera microarray data, är målet att hitta en optimal delmängd av funktioner (gener) som på ett adekvat sätt representerar den ursprungliga uppsättningen funktioner. En hybrid metod för binära partikel svärm optimering (BPSO) och en strid genetisk algoritm (CGA) är att utföra microarray data val. Den K-nearest granne (K-NN) metod med leave-one-out korsvalidering (LOOCV) tjänade som en klassificerare. Den föreslagna metoden för BPSO-CGA jämförs med tio uppsättningar mikroarraydata från litteraturen. De experimentella resultaten indikerar att den föreslagna metoden inte bara effektivt minskar antalet gener uttrycksnivå, men också uppnår en låg klassificering felfrekvens.
Chuang m.fl. REF föreslog ett bättre klassificeringsresultat genom att kombinera optimering av binära partikelsvärmar (BPSO) med en genetisk algoritm (GA) och använda k-Nearest Neighbors (k-NN) som klassificering för att välja funktionen.
A Hybrid BPSO-CGA Approach for Gene Selection and Classification of Microarray Data
{'venue': 'Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology', 'journal': 'Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}