文献

J-GLOBAL ID：201702224515659594   整理番号：17A1120462

マイクロアレイデータのためのロバストで効率的な特徴選択アルゴリズム【Powered by NICT】

A Robust and Efficient Feature Selection Algorithm for Microarray Data

著者 (3件)： Bari Mehrab Ghanat (Dept. of Molecular Pharmacology and Experimental Therapeutics, Mayo Clinic, Rochester, MN, 55905) ,  Salekin Sirajul (Dept. of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas as San Antonio, San Antonio, TX, 78249) ,  Zhang Jianqiu (Michelle) (Dept. of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas as San Antonio, San Antonio, TX, 78249)
資料名： Molecular Informatics  (Molecular Informatics)
巻： 36  号： 4  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2686A  ISSN： 1868-1743  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 過去数十年では,少数の相乗的特徴選択アルゴリズムが発表されているが,これは協調的指数(CI)とKトップスコアリングペア(k TSP)を含んでいる。特徴パネルに含まれているとき,これらのアルゴリズムは,特徴の相乗的挙動を考察した。これらアルゴリズムのためのが示されている有望な結果が,分類精度と計算の複雑さの点で多数のマイクロアレイデータセットの他の特徴選択アルゴリズムと包括的で公平な比較が欠如している。は,それらの性能を評価し,そのようなアルゴリズムの複雑さを減少させるのに必要である。22マイクロアレイ遺伝子発現二成分クラスデータセットに基づく11種の他の一般的に用いられるアルゴリズムとの相乗的特徴選択アルゴリズムの性能を比較した。評価は分類器で使用されているより多くの特徴としてのCIとk-TSPのような相乗的アルゴリズムは,分類性能を徐々に増加することを確認した。,計算コストを削減するために,正の相乗作用指数(PSI)と呼ばれる新しい特徴選択ランキングスコアを提案した。試験結果は,PSI並びに共同的特徴選択アルゴリズムを用いて選択された特徴は,すべての他の方法と比較して良好な性能を提供することを示したが,PSIは他の相乗的アルゴリズムのそれよりもかなり低い計算量を持っている。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *DNAマイクロアレイ ,  相乗作用 ,  パネル ,  *ロバスト性 ,  *特徴選択 ,  計算量
準シソーラス用語： *マイクロアレイ ,  計算コスト ,  マイクロアレイ遺伝子発現 ,  アルゴリズム複雑性 ,  分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 特徴選択 ,  マイクロアレイ二成分クラスデータセット ,  相乗作用に基づく方法

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： マイクロアレイデータ ,  ロバスト ,  特徴選択 ,  アルゴリズム