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A Gene Selection Algorithm using Bayesian Classification Approach

机译：贝叶斯分类法的基因选择算法

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We propose a new feature (or gene) selection algorithm using Bayes classification approach. The algorithm can find gene subset crucial for cancer classification problem. Problem statement: Gene identification plays important role in human cancer classification problem. Several feature selection algorithms had been proposed for analyzing and understanding influential genes using gene expression profiles. Approach: The feature selection algorithms aim to explore genes that were crucial for accurate cancer classification and also endure biological significance. The performance of the algorithms was still limited. We propose a feature selection algorithm using Bayesian classification approach. Results: This approach gives promising results on gene expression datasets and compares favorably with respect to several other existing techniques. Conclusion: The proposed gene selection algorithm using Bayes classification approach is shown to find important genes that can provide high classification accuracy on DNA microarray gene expression datasets.
机译：我们提出了一种使用贝叶斯分类方法的新特征（或基因）选择算法。该算法可以找到对癌症分类问题至关重要的基因子集。问题陈述：基因鉴定在人类癌症分类问题中起着重要作用。已经提出了几种特征选择算法，用于使用基因表达谱分析和理解有影响力的基因。方法：特征选择算法旨在探索对准确癌症分类至关重要并且还具有生物学意义的基因。算法的性能仍然受到限制。我们提出一种使用贝叶斯分类方法的特征选择算法。结果：该方法在基因表达数据集上提供了令人鼓舞的结果，并且相对于其他几种现有技术而言具有优势。结论：提出的使用贝叶斯分类方法的基因选择算法显示出可以找到重要基因，这些重要基因可以在DNA微阵列基因表达数据集上提供较高的分类精度。

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