Detta papper fokuserar på funktionen genval för cancer klassificering, som använder en optimeringsalgoritm för att välja en delmängd av generna. Vi föreslår en binär kvantuppfostrad partikel svärm optimering (BQPSO) för cancer funktion genval, koppling stöd vektor maskin (SVM) för cancer klassificering. Först beskrivs den föreslagna BQPSO-algoritmen, som är en diskretiserad version av original QPSO för binära 0-1 optimeringsproblem. Därefter presenterar vi principen och förfarandet för cancer har genval och cancer klassificering baserad på BQPSO och SVM med leave-one-out korsvalidering (LOOCV). Slutligen testas BQPSO-kopplingen SVM (BQPSO/SVM), binär PSO-koppling SVM (BPSO/SVM) och genetisk algoritmkoppling SVM (GA/SVM) för funktionsgenval och cancerklassificering på fem mikroarraydatauppsättningar, nämligen leukemi, prostate, Colon, Lung och lymfom. De experimentella resultaten visar att BQPSO/SVM har betydande fördelar i noggrannhet, robusthet och antalet funktionsgener som valts jämfört med de andra två algoritmerna.
Xi och al. REF kombinerade BQPSO med stödvektorn maskin (SVM) klassificera för att studera funktioner för gen val för att klassificera cancer.
Cancer Feature Selection and Classification Using a Binary Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine
{'venue': 'Computational and mathematical methods in medicine', 'journal': 'Computational and mathematical methods in medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}