Microarray data har en hög dimension av variabler men tillgängliga datauppsättningar har oftast bara ett litet antal prover, vilket gör studien av sådana datauppsättningar intressant och utmanande. I uppgiften att analysera mikroarray data i syfte att, t.ex., förutsäga gensjukdom association, funktionen val är mycket viktigt eftersom det ger ett sätt att hantera den höga dimensionaliteten genom att utnyttja information redundans som induceras av associationer bland genetiska markörer. Ett omdömesgillt urval av funktioner i analys av mikroarraydata kan leda till en betydande kostnadsreduktion samtidigt som klassificeringen eller förutsägelsen av inlärningsmaskiner som används för att sortera ut datauppsättningarna bibehålls eller förbättras. I detta dokument föreslår vi en genvalsmetod som kallas Recursive Feature Addition (RFA), som kombinerar övervakad inlärning och statistiska likhetsåtgärder. Vi jämför vår metod med följande genurvalsmetoder: N Support Vector Machine Recursive Feature Eliminering (SVMRFE) N Leave-One-One-Out Uträkning Sekventiell Forward Selection (LOOCSFS) N Gradientbaserad Leave-one-out Gene Selection (GLGS) För att utvärdera prestandan hos dessa genurvalsmetoder använder vi oss av flera populära kursklassificeringar på MicroArray Quality Control fas II om prediktiv modellering (MAQC-II) av bröstcancerdata och MAQC-II-data för multipelt myelom. Experimentella resultat visar att gen val är strikt paras med lärande klassificerare. Sammantaget överträffar vårt tillvägagångssätt andra metoder som jämförs. Den biologiska funktionsanalysen baserad på MAQC-II-data om bröstcancer övertygade oss om att tillämpa vår metod för fenotypförutsägelse. Dessutom spelar inlärningsklassificeringarna viktiga roller i klassificeringen av mikroarraydata och våra experimentella resultat tyder på att NMSC (Nearest Mean Scale Classifier) är ett bra val på grund av dess förutsägelsetillförlitlighet och stabilitet genom de tre prestandamätningarna: Testnoggrannhet, MCC-värden och AUC-fel.
I REF, Liu et al. föreslog en metod som kombinerar statistisk likhetsåtgärd och övervakat lärande som betecknas som rekursivt funktionstillägg (RPA) för val av funktion(gen).
Feature Selection and Classification of MAQC-II Breast Cancer and Multiple Myeloma Microarray Gene Expression Data
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}