| 基于模糊区分矩阵的结直肠癌基因选择 |
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| 引用本文： | 李藤,杨田,代建华,陈鸰.基于模糊区分矩阵的结直肠癌基因选择[J].南京大学学报(自然科学版),2019(4). |
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| 作者姓名： | 李藤 杨田 代建华 陈鸰 |
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| 作者单位： | 中南林业科技大学物流与交通学院;湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室;国防科技大学系统工程学院;中南大学湘雅医院 |
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| 摘 要： | 由于低分化肿瘤很难通过常规组织病理学诊断发现,而结合基因检测的手段可以准确筛选出针对特定肿瘤的致病基因,因此基因选择是进行肿瘤分类和临床治疗的关键问题.肿瘤基因表达数据具有样本小、维度高的特征,现有的基因选择算法在分类精度和计算效率上还有待提高.在模糊粗糙集理论的基础上进行区分矩阵模糊化,并依此设计了模糊区分矩阵属性约简算法.相比于经典的区分矩阵,模糊化的区分矩阵能够体现不同属性对于两个对象区分程度的差异,从而选择区分程度更高的属性而获得更好的分类效果.数值实验表明该方法提高了肿瘤基因数据的分类精度,且降低了计算耗时.实验采用kNN分类器进行结直肠癌(Colon Microarray)分类特征基因选择实验,从2000个特征基因中筛选出了五个结直肠癌发病相关的关键基因,且分类精度高达88. 06%.
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