吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (5): 1429-1434.doi: 10.7964/jdxbgxb201405033

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一种微阵列数据降维新方法

王刚1, 2, 3, 张禹瑄4, 李颖1, 2, 陈慧灵5, 胡玮通6, 秦磊1, 2   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012;
    2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春 130012;
    3.吉林大学 地球探测科学与技术学院,长春 130026;
    4.吉林大学 通信工程学院,长春 130012;
    5.温州大学 物理与电子信息工程学院,浙江 温州 325035;
    6.空军航空大学 基础部实验中心,长春 130022
  • 收稿日期:2013-07-05 出版日期:2014-09-01 发布日期:2014-09-01
  • 通讯作者: 李颖(1965),女,教授,博士.研究方向:模式识别.E-mail:liying.jlu.cs@gmail.com
  • 作者简介:王刚(1981), 男, 讲师, 博士.研究方向:机器学习.E-mail:wanggang.jlu@gmail.com
  • 基金资助:
    国土资源部重大专项项目(201311192); 中国博士后基金项目(2013M530981); 国家自然科学基金项目(61303113).

Novel method for microarray data dimension reduction

WANG Gang1,2,3, ZHANG Yu-xuan4, LI Ying1,2, CHEN Hui-ling5, HU Wei-tong6, QIN Lei1,2   

  1. 1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;
    2.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China;
    3.College of GeoExploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China;
    4.College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130012, China;
    5.College of Physics and Electronic Information, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China;
    6.Basic Course Department, Air Force Aviation University, Changchun 130022, China
  • Received:2013-07-05 Online:2014-09-01 Published:2014-09-01

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摘要： 提出一种二阶段并行基因选择方法(TPM),可以获得最优特征子集。针对以往算法易于陷入局部极值的不足,提出了一种模糊多种群粒子群(FMP),可以有效地扩展搜索空间。通过在leukemia、colon、breast cancer、lung carcinoma、brain cancer五个数据集上的测试,验证了本文方法不仅可以获得更优特征子集和更高的分类精度,而且可以选择尺寸更小的特征子集。本文的研究成果可为基因表达领域提供一种新的思路。

关键词: 计算机应用, 基因选择, 特征选择, 微阵列, 粒子群

Abstract: A two stage parallel gene selection method (TPM) for obtaining the optimal feature subset is proposed. A fuzzy multi-swarm particle optimization (FMP) is also proposed to extend the searching spaces, to overcome the problem of traditional algorithm to be locked to local optimum. The performance of the TMP is evaluated on five microarray datasets (leukemia dataset, colon dataset, breast cancer dataset, lung carcinoma dataset and brain cancer dataset). The comparison results show that the proposed method not only gets better quality of feature subset and higher classification accuracy, but also generates smaller feature subsets. The results of this study could provide a new idea to the field of gene expression.

Key words: computer application, gene selection, feature selection, microarray, particle swarm optimization

中图分类号: 

  • TP301.6
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