【摘 要】
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结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基
【机 构】
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安庆师范大学计算机与信息学院,安庆师范大学安徽省智能感知与计算高校重点实验室,上海市浦东新区人民医院肿瘤科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61801006),安徽省自然科学基金项目(1908085MF194),安徽省教育厅质量工程项目(2017mooc240),安庆师范大学青年基金项目(140017022)
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结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基因,在递归特征消除过程中根据基因的集成权值生成候选基因子集,选择分类测试中具有最高AUC(接收者工作特征曲线下的面积)值的候选基因子集作为基因表达谱数据集的特征基因子集,将支持向量机(SVM)用于算法的适应度函数,研究FSEGA方法与分类器算法之间的关系,对5个肿瘤特征基因表达谱数据集进行基因选取实验。结果表明,采用提出的集成
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