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基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因-数据采集与处理
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基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择
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叶明全 高凌云 伍长荣 黄道斌 胡学钢
（ 皖南医学院医学信息学院，芜湖， ； 皖南医学院健康大数据挖掘与应用研究中心，芜湖， ；
１． ２４１００２ ２． ２４１００２
安徽师范大学计算机与信息学院，芜湖， ； 合肥工业大学计算机与信息学院，合肥， ）
３． ２４１００２ ４． ２３０００９
摘 要：基因表达谱中信息基因选择是有效建立肿瘤分类模型的关键问题。肿瘤基因表达谱具有高维
小样本、噪声大且存在大量无关和冗余基因等特点。为了获得基因数量尽可能少而分类能力尽可能强
的一组信息基因，提出一种基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择 ＳＵＮＲＳ方法。
首先利用对称不确定性指标评估信息基因的重要度，以剔除大量无关和冗余基因，获取信息基因的候选
子集；然后利用邻域粗糙集约简算法对信息基因候选子集进行寻优，获得信息基因的目标子集。实验结
果表明， 方法能够用较少的信息基因获得更高的分类精度，从而既能改善算法的泛化性能，又能
ＳＵＮＲＳ
提高时间效率。
关键词：基因表达谱；邻域粗糙集；对称不确定性；特征选择；肿瘤分类
中图分类号： 文献标志码：
ＴＰ１８ Ａ
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