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基于偏最小二乘与极大间距准则的微阵列分类

ISSN号：0529-6579
期刊名称：《中山大学学报：自然科学版》
时间：0
分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]广东工贸职业技术学院,广东广州510510, [2]中山大学数学与计算科学学院,广东广州510275
相关基金：国家自然科学基金资助项目（60575004,10771220）;广东省自然科学基金资助项目（0510181）;教育部“新世纪优秀人才支持计划”资助项目（NCET-04-0791）

关键词：微阵列数据, 基因选择, 特征提取, 偏最小二乘, 极大间距准则, microarray data, gene selection , feature extraction , partial least squares , maximal margin criterion

中文摘要：

针对基因表达数据中的高维小样本问题，提出了一种两阶段的识别框架：“偏最小二乘法（PLS）＋极大问距准则（MMC）”。该方法首先使用PLS算法提取出带有分类信息的特征，然后使用MMC准则对样本进行分类。在六个公共的基因数据库上与一些常见的基因分类方法相比较，结果显示了该方法对基于基因表达数据的肿瘤分类有效且稳定。

英文摘要：

In order to deal with the high-dimensional and small sample size problem of gene expression data, a new two-phrase framework based on PLS and MMC is developed, this procedure involves feature extraction using partial least squares （PLS） and classification using maximal margin criterion （MMC）. The proposed method is applied to six public microarray data sets. Experimental results demonstrate that this method is an effective and stable discrimination approach for tumor classification with gene expression data.

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