支持向量机在DNA微阵列数据分析中的应用研究

基于DNA微阵列实验,可以同时观测成千上万个基因的表达水平,使得人们能够在基因组水平上以系统的、全局的观念去研究生命现象及本质。支持向量机作为一种新的机器学习方法,最近几年在生物信息学领域得到了广泛的研究,在许多情况下,支持向量机取得了优于或接近其它方法的性能。就支持向量机在DNA微阵列的应用做一综述。

基于粗糙集的支持向量机微阵列数据分类方法

DNA微阵列技术,使人们可以同时观测成千上万个基因的表达水平,对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。针对微阵列基因表达数据维数高、样本小、非线性的特点,设计了一种基于粗糙集的支持向量机基因表达数据分类方法,该方法采用粗糙集进行基因特征约简,运用支持向量机进行数据分类,实验表明其分类效果良好。