基于置换检验的两步基因特征选择算法

针对目前大规模基因数据集中存在大量的噪声和冗余基因这一问题，提出了一种基于置换检验的两步基因特征选择算法。该算法首先采用方差分析过滤噪声基因，然后采用相关系数过滤冗余基因，最后结合置换检验的方法，可以高效、自主地处理大规模基因数据集。采用PAM(predictionanalysisformicroarrays)分类器，在RSCTC2010DiscoveryChallenge提供的12个竞赛数据集作基因特征选择与分类实验，实验结果表明，提出的算法能够选择高分辨、低冗余的基因子集，与目前其他基因特征选择算法相比，可以提高分类器性能。