%0 Journal Article
%T 基于迭代Lasso的肿瘤分类信息基因选择方法研究
%A 张靖
%A 胡学钢
%A 李培培
%A 张玉红
%J 模式识别与人工智能
%P 49-59
%D 2014
%R :10.1186/1471-2105-9-12<br/>[7]WangShulin,LiXueling,FangJianwen
%X 近年来，基于基因表达谱的肿瘤分类问题引起了广泛关注，为癌症的精确诊断及分型提供了极大的便利.然而，由于基因表达谱数据存在样本数量小、维数高、噪声大及冗余度高等特点，给深入准确地挖掘基因表达谱中所蕴含的生物医学知识和肿瘤信息基因选择带来了极大困难.文中提出一种基于迭代Lasso的信息基因选择方法，以获得基因数量少且分类能力较强的信息基因子集.该方法分为两层:第一层采用信噪比指标衡量基因的重要性，以过滤无关基因;第二层采用改进的Lasso方法进行冗余基因的剔除.实验采用5个公开的肿瘤基因表达谱数据集验证了本文方法的可行性和有效性，与已有的信息基因选择方法相比具有更好的分类性能。
%K 基因表达谱
%K 肿瘤分类
%K 迭代Lasso
%K 基因选择
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9746.shtml