基于SVM-OVA方法的多类别基因表达数据分类

摘要：

本研究针对多类别的癌症分类问题,首先运用似然比检验筛选出表达水平发生显著性变化的特征基因,然后把支持向量机(SVM) 和One-Versus-All (OVA) 方法结合,提出了SVM-OVA多类别分类判别模型,通过对多类别的乳腺癌DNA微阵列数据进行计算,达到了77.3%的分类准确度.

关键词：基因表达、DNA微阵列、SVM-OVA方法、分类

所属期刊栏目：29

分类号：Q811.4(生物工程学(生物技术))

资助基金：国家863计划项目2006AA02Z190;山东省教育厅科研基金项目J06P04

在线出版日期：2008-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：318-320