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《第二十一届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)》2004年
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基因表达数据的基于类别树和SVMs的多类癌症分类算法

杨昆  李建中  王朝坤  徐继伟  
【摘要】:对不同类型癌症精确可靠的分类在癌症的诊断和治疗是极其重要的.近年来提出了很多使用基因表达数据来分类多个癌症类型的方法.这些方法在分类过程中不考虑类别间的关系,独立地处理每个类别,丢失了很多类别和基因的信息.提出了一个基于类别树和支持向量机(SVMs)的多类癌症分类算法(TSS),考虑类别间的相互关系和生物学意义.这一方法借助类别间的关系(距离)构建一棵二叉树,然后沿着树进行基因选择,最后由树和选出的基因训练基于支持向量机的分类器.在树结构上选出的基因和树的层次关系为生物学家提供了更多的生物学信息.提出的方法用一个公共可得到的真实数据集进行了测试,结果表明,分类能力优于先前证实表现最好的OVA方法.
【作者单位】:哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【分类号】:TP311.13

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