【摘 要】
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基因表达数据存在高维、小样本、高噪声等特性,使得相应的肿瘤分类诊断面临着一定的挑战。为了实现更加精确的分类准确率,利用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法对支
【机 构】
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皖南医学院健康大数据挖掘与应用研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672386);安徽省自然科学基金资助项目(1708085MF142);教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(16YJAZH071);安徽高校省级自然科学研究重点基金资助项目(KJ2014A266)
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基因表达数据存在高维、小样本、高噪声等特性,使得相应的肿瘤分类诊断面临着一定的挑战。为了实现更加精确的分类准确率,利用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法对支持向量机(support vector machine,SVM)的核函数参数和惩罚因子进行优化,采用准确率作为分类模型的适应度函数,提出一种基于ABC和SVM的基因表达数据分类方法 ABC-SVM。在6种公开的肿瘤基因表达数据集上进行试验,并对比分析其他的分类方法。结果表明,在筛选得到的较少信息基因基础上,ABC-SVM可获得更高的肿瘤分类准确率,对肿瘤样本类型进行更有效的分类预测。
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