多类别肿瘤基因表达谱的自动特征选择方法

作者：高娟; 王国胤; 胡峰

来源：计算机科学, 2012, (10): 193-197.

• 肿瘤基因表达谱
• 特征选择
• 随机序列
• 相关信息熵 Tumor gene expression,Feature selection,Random sequence,Correlation information entropy

从信息学角度出发寻找肿瘤相关基因、发现肿瘤基因表达特征对肿瘤的诊断和治疗具有重要的生物学意义,而肿瘤与正常组织的分类是其中一个重要应用。根据多类别肿瘤基因表达谱,提出了一种自动特征选择方法。首先,结合非参数方法和filter思想,利用决策序列的随机性度量基因的权值并排序;然后,采用相关信息熵进行冗余性排除,自动地选择出具有高分辨能力、低冗余度的特征基因子集。实验结果表明,提出的方法能从多类别肿瘤基因表达谱数据中自动选出30个具有良好分类能力的特征基因,且具有较高的正确识别率。

• 出版日期2012
• 单位重庆邮电大学