论文研究基于基因灵敏度信息和二进制微粒群优化的基因选择方法.pdf

为了得到低冗余度高识别率的基因子集，提出了一种耦合基因灵敏度信息的微粒群优化基因选择方法。首先，通过单隐层神经网络从微阵列数据中提取各个基因的基因—类别灵敏度值；其次，在基因聚类基础上，利用基因灵敏度信息滤除低灵敏度的基因；最后，将基因灵敏度信息编码进二进制微粒群优化算法作进一步基因选择。在两个公开的微阵列数据集上的实验结果表明，对比其他方法，由于充分考虑各个基因灵敏度信息，因此能够选出较少基因但分类性能更高的基因子集。