رویکردی نوین در بکارگیری روش دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی در تحلیل داده های بیان ژن سرطان پروستات
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: مجله علوم آماری، دوره: 17، شماره: 2
- کد COI اختصاصی: JR_STAT-17-2_009
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 57
نویسندگان
Tarbiat Modares University
Tarbiat Modares University
چکیده
پیشرفت سرطان در بین بیماران را می توان از طریق ایجاد مجموعه ای از نشانگرهای ژن با روش های تحلیل آماری داده ها بررسی کرد. اما یکی از مشکلات اساسی در مطالعه آماری این نوع داده ها وجود تعداد زیاد ژن ها در مقابل تعداد کم نمونه هاست. بنابراین، استفاده از روش های کاهش ابعاد برای حذف و یافتن تعداد بهینه ای از ژن ها برای پیش بینی صحیح رده های موردنظر، امری ضروری است. از طرفی، انتخاب یک روش کاهش ابعاد مناسب، می تواند به استخراج اطلاعات ارزشمند و افزایش کارایی یادگیری کمک کند. در این پژوهش از رویکرد یادگیری دسته ای به نام دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی برای یافتن مجموعه ویژگی بهینه، استفاده می شود. در تحلیل داده های واقعی مقاله حاضر، نشان داده می شود با تبدیل داده های بعد بالا به زیرفضاهایی با بعد پایین تر و ترکیب مدل های ماشین بردار پشتیبان، علاوه بر یافتن مجموعه ای از ژن های موثر در بروز سرطان پروستات، دقت رده بندی نیز افزایش می یابد.کلیدواژه ها
Ensemble learning, Dimensionality reduction, Classification, Random support vector machine cluster, Optimal feature set., یادگیری دسته ای, کاهش ابعاد, رده بندی, دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی, مجموعه ویژگی بهینه.اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.