【摘 要】
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肿瘤分类研究是以DNA微阵列技术为基础,对不同肿瘤样本的基因进行测量,力求找出具有表达差异的组织基因,以及差异表达与病理表现之间的联系。虽然模式识别领域的分类算法众多
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肿瘤分类研究是以DNA微阵列技术为基础,对不同肿瘤样本的基因进行测量,力求找出具有表达差异的组织基因,以及差异表达与病理表现之间的联系。虽然模式识别领域的分类算法众多,但在分类过程中许多问题有待进一步解决。由于基因表达谱数据具有高维度、低样本的特点,传统分类方法面对这样的数据,很难取得较好的分类结果,且运算复杂度高效率低。本文提出了三种肿瘤数据的分类算法,主要研究内容如下：1、将直方图理论应用于肿瘤基因表达谱数据的分类上。首先计算每个基因的信息熵,根据熵值剔除冗余基因,然后对基因表达谱数据的直方图进行统计,选取峰谷差和峰谷比最大的基因作为特征基因,最后分别用支持向量机和K近邻分类器进行分类实验。2、将非负矩阵分解和Normal Matrix谱分解理论应用于肿瘤基因表达谱数据的分类上。首先利用fdr_test记分准则粗略除去噪声基因以实现基因表达谱数据的初步降维,进而运用非负矩阵分解萃取基因间的综合属性,通过综合属性构造样本间的Normal Matrix并对其进行奇异值分解获取表征样本类别属性的谱分量,进而实现肿瘤类型的分类识别。3、提出一种基于PCA和最小生成树的肿瘤基因表达谱数据的分类算法。首先通过PCA方法完成基因表达谱数据的降维,然后将肿瘤样本映射到高维空间的点,构造其邻接矩阵,根据邻接矩阵构造肿瘤样本的无向完全图,生成图的最小树,并删除树中最长距离的边,将树分成两颗子树,一个子树对应的是正常样本,另外一个子树对应的是肿瘤样本。
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