کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947266 | 1439571 | 2017 | 29 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hybrid feature selection algorithm for gene expression data classification
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم انتخاب ترکیبی برای طبقه بندی داده های بیان ژن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
انتخاب ویژگی، حداکثر سازی اطلاعات متقابل، الگوریتم ژنتیک سازگار، داده های بیان ژن،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In the DNA microarray research field, the increasing sample size and feature dimension of the gene expression data prompt the development of an efficient and robust feature selection algorithm for gene expression data classification. In this study, we propose a hybrid feature selection algorithm that combines the mutual information maximization (MIM) and the adaptive genetic algorithm (AGA). Experimental results show that the proposing MIMAGA-Selection method significantly reduces the dimension of gene expression data and removes the redundancies for classification. The reduced gene expression dataset provides highest classification accuracy compared to conventional feature selection algorithms. We also apply four different classifiers to the reduced dataset to demonstrate the robustness of the proposed MIMAGA-Selection algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 256, 20 September 2017, Pages 56-62
Journal: Neurocomputing - Volume 256, 20 September 2017, Pages 56-62
نویسندگان
Lu Huijuan, Chen Junying, Yan Ke, Jin Qun, Xue Yu, Gao Zhigang,