کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
493366 | 721690 | 2012 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Gene Expression Data Classification by VVRKFA
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
An efficient approach of cancer classification using microarray expression data by vector-valued regularized kernel function approximation (VVRKFA) method is presented in a true computer aided diagnosis framework. A fast dimensionality reduction method based on maximum relevance minimum redundancy (MRMR) criteria is used to select very few genes so that both the classification accuracy and computational speed are enhanced. The experimental results are compared with support vector machines (SVM). It is observed that VVRKFA has achieved at least equal or better classification accuracy. This method also has the advantage that the separability of the data set can be observed in the label space.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Technology - Volume 4, 2012, Pages 330-335
Journal: Procedia Technology - Volume 4, 2012, Pages 330-335