評估基於微陣列晶片資料之動態參數基因演算法（GADP）的最適分類器

李建邦; 林汶鑫

doi:10.6338/JDA.201210_7(5).0002

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doi:DOI 号

来源数据

P13 - 31

基础与应用科学 > 资讯科学
基础与应用科学 > 统计
社会科学 > 管理学

DOI： 10.6338/JDA

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评估基於微阵列晶片资料之动态参数基因演算法（GADP）的最适分类器

Assessment of the Optimum Classifier Based on Genetic Algorithm with Dynamic Parameters (GADP) for Microarray Data

李建邦(Chien-Pang Lee) ；林汶鑫(Wen-Shin Lin)

Journal of Data Analysis ； 7 卷 5 期 (2012 / 10 / 01) ， P13 - 31

繁体中文 DOI： 10.6338/JDA.201210_7(5).0002

生物资讯；微阵列晶片资料；动态參數基因演算法；分類； Bioinformatics ； Microarray data ； Genetic algorithm with dynamic parameters ； Classifier

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摘要 │ 参考文献 (34) │ 被引用文献 (3) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Recently, due to the factor that the microarray technology can be used to measure the expression levels of thousands of genes simultaneously, it has been widely applied in the areas of bioinformatics and clinical diagnosis. Although thousands of genes are measured simultaneously by using microarray, most of them are irrelevant or insignificant for clinical diagnosis or research. Therefore, several novel methods have been proposed to select relevant genes. Among those gene selection methods, the genetic algorithm with dynamic parameters (GADP) could select the fewer genes with higher prediction accuracy. However, the selected genes still need the classifier to verify the ability of the correct classification for the target category. Consequently, it is important to select the suitable classifier that can accurately judge the target category with the selected genes. In this study, six commonly used classifiers with the selected genes will be compared for selecting the suitable classifier based on the GADP algorithm, including support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN), artificial neural network (ANN), linear discriminant analysis (LDA), decision tree (DT), and naive Bayes classifier (NB).

参考文献 ( 34 ) 〈TOP〉

Fisher, R. A. (1936). The use of multiple measures in taxonomic problems. Ann. Eugenics, 17, 179-188.
Alon, U.,Barkai, N.,Notterman, D. A.,Gish, K.,Ybarra, S.,Mack, D.,Levine, A. J.(1999).Broad patterns of gene expression revealed by clustering analysis of tumor and normal colon tissues probed by oligonucleotide arrays.Proceedings of the National Academy of Sciences,96,6745-6750.
Bhattacharjee, A.,Richards, W. G.,Staunton, J.,Li, C.,Monti, S.,Vasa, P.,Ladd, C.,Beheshti, J.,Bueno, R.,Gillette, M.,Loda, M.,Weber, G.,Mark, E. J.,Lander, E. S.,Wong, W.,Johnson, B. E.,Golub, T. R.,Sugarbaker, D. J.,Meyerson, M.(2001).Classification of human lung carcinomas by mRNA expression profiling reveals distinct adenocarcinoma subclasses.Proceedings of the National Academy of Sciences,98,13790-13795.
Boser, B. E.,Guyon, I. M.,Vapnik, V. N.(1992).A training algorithm for optimal margin classifiers.Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory
Burges, C.J.C.(1998).A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition.Data Mining and Knowledge Discovery,2,121-167.

被引用文献 ( 3 ) 〈TOP〉

国际计量

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