肿瘤基因选择方法LLE Score

针对处理肿瘤基因表达数据特征选择问题,提出了一种特征选择方法 LLE Score.该方法是典型的过滤器类型特征选择方法,在样本类别信息的基础上,LLE Score针对特征向量的局部邻域保存能力进行评价,并且根据评价结果进行特征的选取,以此达到良好的特征选择效果.在实验部分对肿瘤数据集进行特征选择,并采用支持向量机分类器计算分类准确率.通过分类准确率说明了该方法的有效性.

基于监督相关分析的LLE Score方法

通过对肿瘤基因数据中存在的小样本、高维性和噪声冗余等问题的研究,提出一种Wrappers类型的特征选择方法。将样本按照标签进行分类,把具有相同标签的样本放到一个矩阵中;分剐计算这两个基因矩阵的相关矩阵,找出相关性较高的特征集合,对多个相关矩阵进行相关性分析,找出所有类别中同时与指定特征相关的特征集合;从中选择Score最高的特征,得到特征组合最优的特征子集,缩小特征空间。通过对3个肿瘤数据集进行测试,验证了该方法具有较好的分类效果。