کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
531157 | 869814 | 2006 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Selecting features in microarray classification using ROC curves
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
We present a new method based on the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve to efficiently select a feature subset in classifying a high-dimensional microarray dataset with a limited number of observations. Our method has two steps: (1) selecting the most relevant features to the target label using the ROC curve and (2) iteratively eliminating a redundant feature using the ROC curves. The ROC curve is strongly related with a non-parametric hypothesis testing, which must be effective for a dataset with small numerical observations. Experiments with real datasets revealed the significant performance advantage of our method over two competing feature subset selection methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 12, December 2006, Pages 2393–2404
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 12, December 2006, Pages 2393–2404
نویسندگان
Hiroshi Mamitsuka,