基于INCA的肿瘤基因表达谱分类模型

本文作者：潘江山；陈晓云；董红玉；成功正常投稿发表论文到《福州大学学报(自然科学版)》2014年04期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对NCA算法对初始值敏感的不足,提出一种改进的NCA算法(INCA).INCA对肿瘤基因表达谱进行奇异值分解,将标准化后的右奇异矩阵作为初始值,提取肿瘤基因表达谱中的分类信息.在4个标准肿瘤基因表达谱数据集上进行实验,以INCA作为特征提取方法,K-近邻、Parzen窗作为分类器进行分类检测.实验结果表明,与NCA及现有的分类模型相比,基于INCA的分类模型能够取得较高的分类准确率.
【论文正文预览】：0引言基因表达谱是一种在分子生物学领域,借助cDNA、表达序列标签(EST)或寡核苷酸芯片来测定细胞基因表达情况的方法[1],已成为临床医学上一种重要的肿瘤诊断方法.利用基因表达谱数据在基因水平上对肿瘤进行分类是当前的一个研究热点.由于实验成本昂贵、基因样本数量少,肿瘤基
【文章分类号】：R730;Q78
【稿件关键词】：肿瘤基因表达谱NCA奇异值分解分类
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【稿件标题】：基于INCA的肿瘤基因表达谱分类模型
【作者单位】：福州大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《福州大学学报(自然科学版)》2014年04期
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【版权所有人】：潘江山；陈晓云；董红玉；

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