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基于SVM法线算法的特征基因提取
引用本文:谷耀军,何东健,张阳. 基于SVM法线算法的特征基因提取[J]. 农机化研究, 2008, 0(6): 145-148
作者姓名:谷耀军  何东健  张阳
作者单位:西北农林科技大学,信息工程学院,陕西,杨凌,712100
摘    要:鉴于特征提取在基因分类中扮演的重要作用,提出了一种基于支持向量机法线算法的特征提取方法。首先,使用线性支持向量机对训练样本进行训练,求出支持向量;然后,根据SVM法线算法计算各特征的权重,来获得法线向量,剔除数据集中权重较小的冗余特征基因;最后,使用线性支持向量机分类器实现对有效特征基因子集的分类。用急性白血病数据集和结肠癌数据集进行了实验,结果表明:该方法识别效果良好,适应性强。

关 键 词:基因表达谱  特征提取  支持向量机  SVM法线算法
文章编号:1003-188X(2008)06-0145-04
修稿时间:2007-09-17

Gene Feature Selection Based on SVM Normal algorithm
GU Yao-jan,HE Dong-jian,ZHANG Yang. Gene Feature Selection Based on SVM Normal algorithm[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2008, 0(6): 145-148
Authors:GU Yao-jan  HE Dong-jian  ZHANG Yang
Abstract:
Keywords:
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