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J-GLOBAL ID：202202229871986927   整理番号：22A0951937

地図縮小ベース線形SVMを用いた遺伝子データ分類【JST・京大機械翻訳】

Gene data classification using Map Reduce based linear SVM

著者 (2件)： Abinash M.J. (Department of Information Technology, Kalasalingam Academy of Research and Education, Krishnan Kovil, India) ,  Vasudevan V. (Department of Information Technology, Kalasalingam Academy of Research and Education, Krishnan Kovil, India)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 8  ページ： e5497  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  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： 今日,様々な疾患に対するマイクロアレイ分類は,挑戦的なものである。遺伝子情報のシーケンスの実際の欠点は「次元問題」である。これはデータセットの有意義なデータであり,さらに,計算非定常性を促進する。したがって,適切な品質を選択することは,マイクロアレイ情報調査における基本である。既存の計画の大部分は,2段階形式を利用する:順序によって追求された特徴/抽出の選択。本論文では,実際のテスト,すなわち,マップ縮小に依存するフォワード選択を,重要なハイライトを選択するために示唆した。続いて,関連する特徴の選択,すなわち,マップ縮小ベースの分類器を用いた線形ベースのサポートベクトルマシン(SVM)は,マイクロアレイ情報を順序付けするために同様に示唆される。これらの計算はHadoopシステム上で効果的に実行され,相対的な研究は異なるデータセットを利用して終了する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  情報 ,  分類 ,  *遺伝子 ,  線形性 ,  遺伝子発現 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ハイライト ,  非定常性 ,  遺伝子情報 ,  *データ分類 ,  Hadoop ,  ビッグデータ ,  マイクロアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビッグデータ ,  遺伝子発現 ,  Hadoop ,  地図縮小 ,  MRBFS ,  MRBSVM

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地図 ,  縮小 ,  線形 ,  SVM ,  遺伝子 ,  データ分類