典型文献
基于深度级联森林的乳腺癌基因数据分类研究
文献摘要：
乳腺癌基因数据的分类研究在临床医学上具有重要意义.针对基因数据的结构复杂、高维小样本等特点,提出一种最大相关最小条件冗余和深度级联森林结合的基因数据分类方法.选取博德基因研究所乳腺癌基因表达数据集,共98个数据作为样本,每个样本包含1 213个特征基因.首先对数据进行标准化处理,然后利用最大相关最小条件冗余选取特征子集,最后使用深度级联森林对特征子集进行分类.将随机森林、支持向量机和BP神经网络作为对比方法.结果表明,所提出的最大相关最小条件冗余和深度级联森林结合方法的最佳分类准确率达到93.78％,明显优于其他方法.该方法能有效提高乳腺癌基因数据的分类准确率,对基于基因数据的乳腺癌分类具有重要的理论意义与实用价值.
文献关键词：
乳腺癌分类;基因表达数据;变量选择;最大相关最小冗余;深度级联森林
中图分类号：
作者姓名：
秦喜文;王芮;张斯琪
作者机构：
长春工业大学大数据科学研究院,长春 130012;长春工业大学研究生院 长春 130012;长春工业大学数学与统计学院 长春 130012
文献出处：
引用格式：
[1]秦喜文;王芮;张斯琪-.基于深度级联森林的乳腺癌基因数据分类研究)[J].中国生物医学工程学报,2022(02):177-185
A类：
深度级联森林,乳腺癌分类
B类：
癌基因,基因数据,数据分类,分类研究,临床医学,高维小样本,分类方法,博德,基因研究,基因表达数据,特征基因,标准化处理,特征子集,使用深度,比方,结合方法,分类准确率,其他方法,变量选择,最大相关最小冗余
AB值：
0.210587
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