基于遗传算法和支持向量机的肿瘤分子分类

提出了一种基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的用于肿瘤分子分类和特征基因选择的新方法。该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,先根据基因的散乱度滤掉大量分类无关基因,而后使用相关性分析去除分类冗余基因,得到一个候选基因子集,用遗传算法搜索候选特征基因空间,发现在支持向量机分类器上具有好的分类性能的且含基因个数较少的特征子集。把这种GA/SVM方法应用到结肠癌和急性白血病基因表达谱,能选出多个取得较高分类精度的较小基因子集,实验结果表明了该方法的有效性。     

面向高维微阵列数据的集成特征选择算法

特征选择算法是微阵列数据分析的重要工具,特征选择算法的分类性能和稳定性对微阵列数据分析至关重要。为了提高特征选择算法的分类性能和稳定性,提出一种面向高维微阵列数据的集成特征选择算法来弥补单个基因子集信息量的不足,提高基因特征选择算法的分类性能和稳定性。该算法首先采用信噪比方法选择若干区分基因;然后对每个区分基因利用条件信息相关系数评估候选基因与区分基因的相关性,生成多个相关基因子集,最后,通过集成学习技术整合多个相似基因子集。实验结果表明,本文提出的集成特征选择算法的分类性能以及稳定性在多数情况下均优于只选择单个基因子集的方法。     

SVM在基因微阵列癌症数据分类中的应用

在总结二分类支持向量机应用的基础上,提出了利用t-验证方法和Wilcoxon验证方法进行特征选取,以支持向量机（SVM）为分类器,针对基因微阵列癌症数据进行分析的新方法,通过对白血病数据集和结肠癌数据集的分类实验,证明提出的方法不但识别率高,而且需要选取的特征子集小,分类速度快,提高了分类的准确性与分类速度。     

基于遗传算法和支持向量机的特征选择研究

为了让特征子集获得较高的分类准确率,提出了基于遗传算法和支持向量机的特征选择方法.该方法在ReliefF算法提供先验信息的基础上,将SVM参数混编入特征选择基因编码中,然后利用遗传算法寻求最优的特征子集和支持向量机参数组合.实验结果表明,通过该方法选择的特征子集和支持向量机参数组合能以较小的特征子集获得较高的分类准确率.     

基于BP神经网络的肿瘤特征基因选取

该文提出基于BP神经网络的灵敏度分析方法,并用于选取肿瘤特征基因。以结肠癌基因表达谱为例,首先定义基因对BP神经网络模型输出函数的灵敏度,递归去除灵敏度较低的若干基因,生成一组嵌套的候选特征基因子集。然后以支持向量机为分类器,检验候选特征基因子集对样本分类的贡献,选取错分率最低的候选特征基因子集为结肠癌特征基因子集。通过实验对比,该特征基因子集的分类结果优于文献给出的其他特征基因子集,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于粗糙集和蚁群算法的特征基因选择方法

特征基因选择在微阵列数据分析中占据着非常重要的作用,好的特征选择方法是提高基因表达数据的分类精度与分类速度的关键之一.联系蚁群算法和粗糙集理论在微阵列数据处理上的优势,文中结合粗糙集理论,对蚁群优化算法模型进行了改进,并将粗糙集的属性依赖度和属性重要度应用到蚁群算法的路径选择及评估中,提出一种新的基因选择方法.该方法实现简单,并可以比较快速地获得最优解,最终选择出较小的并且分类性能较强的特征基因子集.通过对基因数据集的仿真实验表明,该算法是有效可行的.     

基于独立分量分析和遗传算法的人脸性别分类

性别是人脸反映的一个重要信息,通过人脸图像实现性别自动分类对大型人脸数据库的检索和识别具有重要意义。提出了一种新的结合独立分量分析(ICA)和遗传算法(GA)的人脸性别分类方法。首先采用快速独立分量分析方法(FastICA)提取人脸图像的独立基图像和投影向量,获得人脸的低维表征;然后通过遗传算法从该低维空间中选择对性别分类有利的特征子集;最后采用支持向量机进行分类。将ICA的空间局部特征提取功能、遗传算法快速寻优的特征选择功能以及SVM的强分类能力有机地结合起来。实验表明,该方法取得了很好的分类性能。     

遗传算法优化的肿瘤基因表达谱分类研究

提出了一种基于遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）分类决策树的用于肿瘤基因分类的新方法。该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,采用了支持向量机分类间隔作为遗传算法适应度函数。利用遗传算法在每一决策树结点自动选择最优或近优的分类决策,实现了对决策树的优化。试验结果表明,在样本有限的情况下,与传统的方法相比,该方法比单个决策树算法具有更高的分类精度。     

一种使用多Filter初始化GA种群的混合特征选择模型

特征选择已经是高维数据处理尤其是模式识别领域中的一个关键问题.提出一种混合特征选择模型用于从潜在的相关特征中选择那些最重要的特征.该模型包括两部分:filter部分与wrapper部分.在filter部分,4种不同的Filter方法分别对候选特征进行独立排序,在融合后进一步生成综合特征排序,综合排序随后产生遗传算法(GA)的初始种群.在wrapper部分,GA算法根据神经网络的分类准确率对个体(特征子集)进行评价,以便于搜索到最优的特征子集.测试结果表明,该模型不仅能有效地减少特征子集的大小,而且还可以进一步提高分类识别的准确率和效果.     

基于属性约简和支持向量机集成的乳腺癌诊断决策

针对遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)集成相结合的疾病诊断方法存在属性冗余的问题,提出了一种改进的约简和诊断乳腺癌决策方法。该方法将最小化约简属性个数、最大化区分矩阵可区别属性的个数以及最大化约简属性对决策属性的依赖度这三种目标函数相结合作为GA的适应度函数。在约简属性后取多个子集,以便利用SVM集成学习。在UCI数据库中乳腺癌数据集的实验表明,与原始的SVM算法相比,该方法在分类诊断的准确度以及敏感性方面有一定的提高,其中分类准确度至少提高了2%。     

Gene selection using genetic algorithm and support vectors machines

In this paper, we present a gene selection method based on genetic algorithm (GA) and support vector machines (SVM) for cancer classification. First, the Wilcoxon rank sum test is used to filter noisy and redundant genes in high dimensional microarray data. Then, the different highly informative genes subsets are selected by GA/SVM using different training sets. The final subset, consisting of highly discriminating genes, is obtained by analyzing the frequency of appearance of each gene in the different gene subsets. The proposed method is tested on three open datasets: leukemia, breast cancer, and colon cancer data. The results show that the proposed method has excellent selection and classification performance, especially for breast cancer data, which can yield 100% classification accuracy using only four genes.     

基于最大信息系数的ReliefF和支持向量机交互的自动特征选择算法

为解决特征选择ReliefF算法在利用欧氏距离选取近邻样本过程中,算法稳定性差以及选取的特征子集分类准确率低的问题,提出了一种利用最大信息系数（MIC）作为近邻样本选择标准的MICReliefF算法;同时,以支持向量机（SVM）模型的分类准确率作为评价指标,并多次寻优,以自动确定其最优特征子集,从而实现MICReliefF算法与分类模型的交互优化,即MICReliefF-SVM自动特征选择算法。在多个UCI公开数据集上对MICReliefF-SVM算法的性能进行了验证。实验结果表明,MICReliefF-SVM自动特征选择算法不仅可以筛除更多的冗余特征,而且可以选择出具有良好稳定性和泛化能力的特征子集。与随机森林（RF）、最大相关最小冗余（mRMR）、相关性特征选择（CFS）等经典的特征选择算法相比,MICReliefF-SVM算法具有更高的分类准确率。     

基于IGA的支持向量机特征子集选择和参数优化

特征子集选择和训练参数的优化一直是SVM研究中的两个重要方面,选择合适的特征和合理的训练参数可以提高SVM分类器的性能,以往的研究是将两个问题分别进行解决。随着遗传优化等自然计算技术在人工智能领域的应用,开始出现特征选择及参数的同时优化研究。研究采用免疫遗传算法（IGA）对特征选择及SVM 参数的同时优化,提出了一种IGA-SVM 算法。实验表明,该方法可找出合适的特征子集及SVM 参数,并取得较好的分类效果,证明算法的有效性。     

基于支持向量机的中国地鼠分类特征基因选取

针对中国地鼠基因表达谱数据维数高和样本小的特点,提出一种基于支持向量机(SVM)的分类特征基因选取方法。该方法利用改进的Fisher判别(FDR)基因特征计分准则剔除分类无关基因,提出由空间距离和功能距离组成的新距离作为相似性度量的标准进行冗余基因的剔除,采用SVM作为分类器检验特征基因的分类性能。实验结果表明,该方法有效地剔除了分类无关基因和冗余基因,选取的特征基因满足对中国地鼠正确分类的最小基因数。     

APPLYING DATA MINING TECHNIQUES FOR CANCER CLASSIFICATION ON GENE EXPRESSION DATA

Cancer classification through gene expression data analysis has recently emerged as an active area of research. This paper applies Genetic Algorithms (GA) for selecting a group of relevant genes from cancer microarray data. Then, the popular classifiers, such as OneR, Naïve Bayes, decision tree, and Support Vector Machine (SVM), are built on the basis of these selected genes. The performance of those classifiers is evaluated by using the publicly available gene expression data sets. Experimental results indicate that the cascade of GA and SVM has the highest rank among different methods. Moreover, the gene selection operation of GA is reproducible.     

基于支持向量机的恶意软件行为评估系统

为解决恶意软件行为分析系统中分类准确率较低的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的恶意软件分类方法。首先人工建立了一个以软件行为结果作为特征的危险行为库;然后捕获软件所有行为,并与危险行为库进行匹配,通过样本转换算法将匹配结果变成适合SVM处理的数据,再利用SVM进行分类。在SVM模型、核函数以及参数对(C,g)的选择方面先进行理论分析确定大致范围,再使用网格搜索和遗传算法(GA)相结合的方式进行寻优。为验证所提恶意软件分类方法的有效性,设计了一个基于SVM模型的恶意软件行为评估系统。实验结果表明,该系统的误报率和漏报率分别为5.52%和3.04%,比K近邻(KNN)、朴素贝叶斯(NB)算法更好,与反向传播(BP)神经网络相当,但比BP神经网络的训练和分类效率更高。     

A two-stage gene selection scheme utilizing MRMR filter and GA wrapper

Gene expression data usually contain a large number of genes, but a small number of samples. Feature selection for gene expression data aims at finding a set of genes that best discriminates biological samples of different types. In this paper, we propose a two-stage selection algorithm for genomic data by combining MRMR (Minimum Redundancy–Maximum Relevance) and GA (Genetic Algorithm). In the first stage, MRMR is used to filter noisy and redundant genes in high-dimensional microarray data. In the second stage, the GA uses the classifier accuracy as a fitness function to select the highly discriminating genes. The proposed method is tested for tumor classification on five open datasets: NCI, Lymphoma, Lung, Leukemia and Colon using Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes (NB) classifiers. The comparison of the MRMR-GA with MRMR filter and GA wrapper shows that our method is able to find the smallest gene subset that gives the most classification accuracy in leave-one-out cross-validation (LOOCV).