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J-GLOBAL ID：201702275192177869   整理番号：17A0116539

改良されたランク集約に基づく遺伝的データ分類【Powered by NICT】

Genetic data classification based on improved rank aggregation

著者 (3件)： Jiang Linying (Software College, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Shi Xin (Software College, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Yu Donghai (Software College, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSAI  ページ： 1040-1044  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロアレイデータにおける遺伝子の数が利用可能な効果的な試料の数よりもはるかに大きかった。,高次元特徴に代表されるマイクロアレイデータの少数が,高相関と冗長性と雑音の強いintereferencesの取り扱い,遺伝子マイクロアレイデータ抽出と分類における重要な課題の一つとなっている。本論文では,新しい方法を提案した。ウェーブレット分解を用いる遺伝子マイクロアレイデータを抽出し,ウェーブレット変換後のデータを選択するためにt検定,ReliefF,Wilcoxon試験,と他のアルゴリズムを用いた。最後に,Borda方法である分類値を融合した。三データセットを実験,すなわち白血病データセット,前立腺データセット,および肺癌データセットを用いた。実験結果は,この論文で提案した方法は癌遺伝子マイクロアレイデータを分類できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： DNAマイクロアレイ ,  肺腫瘍 ,  雑音 ,  *集中化 ,  遺伝子 ,  癌遺伝子 ,  *遺伝 ,  白血病 ,  高次元 ,  ウェーブレット変換 ,  前立腺 ,  冗長性
準シソーラス用語： t検定 ,  ウェーブレット分解 ,  *データ分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (2件)： 集約 ,  データ分類