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Gene Selection for Microarray Data by a LDA-Based Genetic Algorithm

机译：基于LDA的遗传算法对微阵列数据进行基因选择

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Gene selection aims at identifying a (small) subset of informative genes from the initial data in order to obtain high predictive accuracy. This paper introduces a new wrapper approach to this difficult task where a Genetic Algorithm (GA) is combined with Fisher's Linear Discriminant Analysis (LDA). This LDA-based GA algorithm has the major characteristic that the GA uses not only a LDA classifier in its fitness function, but also LDA's discriminant coefficients in its dedicated crossover and mutation operators. The proposed algorithm is assessed on a set of seven well-known datasets from the literature and compared with 16 state-of-art algorithms. The results show that our LDA-based GA obtains globally high classification accuracies (81%-100%) with a very small number of genes (2-19).
机译：基因选择旨在从初始数据中识别信息基因的（小）子集，以获得较高的预测准确性。本文介绍了一种针对该难题的新包装方法，其中遗传算法（GA）与Fisher线性判别分析（LDA）相结合。这种基于LDA的GA算法的主要特点是，GA在适应性函数中不仅使用LDA分类器，而且在专用的交叉和变异算子中还使用LDA的判别系数。所提出的算法是根据文献中的七个著名数据集进行评估的，并与16种最新算法进行了比较。结果表明，我们基于LDA的遗传算法获得了全球高分类精度（81％-100％），且基因数量很少（2-19）。

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