Bakgrund: Klassificeringsstudier med hjälp av genuttrycksdata baseras vanligtvis på ett litet antal prover och tiotusentals gener. Urvalet av de gener som är viktiga för att särskilja de olika provklasserna som jämförs, utgör ett utmanande problem i analys av data med hög dimension. Vi beskriver en ny procedur för att välja viktiga gener som rekursiv klustereliminering (RCE) snarare än rekursiv funktionseliminering (RFE). Vi har testat denna algoritm på sex datauppsättningar och jämfört dess prestanda med två relaterade klassificeringsförfaranden med RFE.
I REF föreslogs en metod för att välja relevanta gener i jämförande genuttrycksstudier, kallad rekursiv klustereliminering (RCE).
Recursive Cluster Elimination (RCE) for classification and feature selection from gene expression data
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}