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一种寻找最优尺度因子法在基因表达谱数据的SVM分类中的应用
引用本文:於伟平. 一种寻找最优尺度因子法在基因表达谱数据的SVM分类中的应用[J]. 科学技术与工程, 2011, 11(5): 928-931
作者姓名:於伟平
作者单位:江苏科技大学计算机科学与工程学院,镇江,212003
摘    要:基因表达谱数据分布不平衡、噪声巨大,当用σ值很小的二阶软间隔高斯核支持向量机分类的时候,容易使大多数训练数据被分到占统治地位的类中。因此,B rown等认为,为了分别控制两类错误数,可以在核矩阵K中增加对角矩阵λn+NI。通过选择合适的λ,可以使属于占统治地位的类的样本上产生较小的拉格朗日乘子;而处于次要地位的类的样本上产生较大的拉格朗日乘子。但是,目前没有统一的方法选择λ。因此,提出了一种根据b值确定λ的最优值的方法。实验表明,该方法的分类效果在同等条件下好于传统的方法。

关 键 词:基因表达谱  支持向量机  核矩阵  拉格朗日乘子
收稿时间:2010-11-24
修稿时间:2010-11-29

A kind of method to find the optimal scale factor of gene expression data of SVM classification
yu wei ping. A kind of method to find the optimal scale factor of gene expression data of SVM classification[J]. Science Technology and Engineering, 2011, 11(5): 928-931
Authors:yu wei ping
Affiliation:YU Wei-ping(Institute of Computer Science & Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,P.R.China)
Abstract:
Keywords:gene expression support vector machine nuclear matrix Lagrange multiplier  
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