一种用于癌症分类的两阶段深度特征选择提取算法

胡艳羽; 赵龙; 董祥军

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癌症是世界上最致命的疾病之一。利用机器学习处理基因微阵列数据集(Microarray Data)对于协助癌症的早期诊断具有重要作用,但微阵列数据集中基因特征的数目远大于样本数目,造成样本不平衡,影响了分类的效率和精度,因此对基因阵列数据进行特征选择就显得尤为重要。现有的特征选择算法多为单一条件的特征选择,很少考虑特征提取,且大多采用存在已久的神经网络,分类精度较低。因此,文中提出了一种两阶段深度特征选择(Two-Stage Deep Feature Selection,TSDFS)算法。第一阶段集成3种特征选择算法进行全面的特征选择,得到特征子集;第二阶段使用非监督神经网络获得特征子集的最佳表示,进而提高最终的分类精度。通过特征选择前后的分类效果和不同特征选择算法之间的对比来分析TSDFS的有效性,实验结果表明,TSDFS在减少特征数目的同时保持或者提高了分类的精度。

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来源
《计算机科学》 |2022年第7期|73-78|共6页
作者
胡艳羽; 赵龙; 董祥军;
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作者单位

齐鲁工业大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计与性能分析;
关键词
微阵列数据; 特征选择; 深度学习; 随机森林; 变分自编码器;

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