Absfract-This paper introducerar nya metoder för funktionsval (FS) baserat på stöd vektor maskiner (SVM). Metoderna kombinerar funktionsundergrupper producerade av en variant av SVM-RFE, en populär funktion rankningsalgoritm baserad på SVM. Två kombinationsstrategier föreslås: förening av funktioner som förekommer ofta, och ensemble av klassificeringar som bygger på enskilda funktionsundergrupper. De resulterande metoderna tillämpas på mönster pmteomic data för tumördiagnostik. Resultaten av experiment på tre proteomiska mönster dabwets indikerar att kombinationen av funktionsundergrupper påverkar prediktionsnoggrannheten hos både SVM och SVM-RFE positivt. En diskussion om biologisk interpmptation av utvalda bedrifter ges.
Jong m.fl. REF införde metoder för urval av funktioner baserade på SVM.
Feature selection in proteomic pattern data with support vector machines
{'venue': '2004 Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology', 'journal': '2004 Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}