ABSTRACT microarray rapporten mäter uttrycken för tiotusentals gener, producerar en funktion vektor som är hög i dimensionalitet och som innehåller mycket irrelevant information. Denna dimensionalitet försämrar klassificeringens prestanda. Dessutom innehåller dataset vanligtvis få prover för utbildning, vilket leder till problemet med "dimensionalitetens förbannelse". Det är därför viktigt att hitta bra metoder för att minska storleken på funktionen uppsättning. Resultat: I den här artikeln föreslår vi en metod för genmikroarray klassificering som kombinerar olika funktionsreduktion metoder för att förbättra klassificeringen prestanda. Med hjälp av en stödvektor maskin (SVM) som vår klassificerare, undersöker vi en SVM tränas med hjälp av en uppsättning utvalda gener; en SVM tränas med hjälp av funktionen som erhålls av Neighborhood Beserving Inbäddning funktion transform; en uppsättning SVMs tränas med hjälp av en uppsättning av ortogonala våget koefficienter av olika våget mödrar; en uppsättning SVMs utbildade med textur deskriptorer som extraheras från microarray, med tanke på det som en bild; och en ensemble som kombinerar de bästa funktionen extraktionsmetoder som anges ovan. De positiva resultat som rapporteras bekräftar att kombinationen av olika extraktionsmetoder avsevärt förbättrar systemets prestanda. Försöken utfördes med hjälp av flera olika datauppsättningar, och våra resultat [uttryckt som både noggrannhet och area under mottagarens operativa karakteristiska (ROC) kurva] visar godheten i det föreslagna tillvägagångssättet med avseende på den senaste tekniken. Tillgänglighet: MATHLAB-koden för det föreslagna tillvägagångssättet är offentligt tillgänglig med partiskhet
I REF kombinerades olika metoder för att minska kännetecknen för att förbättra klassificeringsprestandan, inklusive trädvågen.
Combining multiple approaches for gene microarray classification
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}