文章摘要
引用本文:潘江山,陈晓云,董红玉.基于INCA的肿瘤基因表达谱分类模型[J].福州大学学报(自然科学版),2014,42(4):639~645
基于INCA的肿瘤基因表达谱分类模型
Classification model of gene expression profile based on INCA
  
DOI:10.7631/issn.1000-2243.2014.04.0639
中文关键词: 肿瘤基因表达谱  NCA  奇异值分解  分类
英文关键词: gene expression profile  NCA  SVD  classification
基金项目:
作者单位
潘江山 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
陈晓云 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
董红玉 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
摘要点击次数: 672
全文下载次数: 653
中文摘要:
      针对NCA算法对初始值敏感的不足,提出一种改进的NCA算法(INCA). INCA对肿瘤基因表达谱进行奇异值分解,将标准化后的右奇异矩阵作为初始值,提取肿瘤基因表达谱中的分类信息. 在4个标准肿瘤基因表达谱数据集上进行实验,以INCA作为特征提取方法,K-近邻、Parzen窗作为分类器进行分类检测. 实验结果表明,与NCA及现有的分类模型相比,基于INCA的分类模型能够取得较高的分类准确率.
英文摘要:
      In view of the shortcoming that NCA is sensitive to initial value,an improved method INCA is proposed in this work.Firstly,INCA compute the SVD of tumor gene expression profile,then chose the standardized right singular matrix as the initial value of NCA algorithm,extracting the classification information in the tumor gene expression profile.Use K-NN,Parzen as classifier to evaluate the classified effect of INCA on four standard tumor gene expression profile datasets.The results show that the accuracy of classification model based on INCA is higher than both NCA and other classification models.
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭