Microarray classification with hierarchical data representation and novel feature selection criteria
Visualitza/Obre
Article principal (513,5Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/18291
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2012
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Microarray data classification is a challenging prob-
lem due to the high number of variables compared to the
small number of available samples. An effective methodology
to output a precise and reliable classifier is proposed in this
work as an improvement of the algorithm in [1]. It considers the
sample scarcity problem and the lack of data structure typical of
microarrays. Both problem are assessed by a two-step approach
applying hierarchical clustering to create new features called
metagenes and introducing a novel feature ranking criterion,
inside the wrapper feature selection task. The classification ability
has been evaluated on 4 publicly available datasets from
Micro
Array Quality Control study phase II
(MAQC) classified by 7
different endpoints. The global results have showed how the
proposed approach obtains better prediction accuracy than a
wide variety of state of the art alternatives
CitacióBosio, M. [et al.]. Microarray classification with hierarchical data representation and novel feature selection criteria. A: IEEE International Conference on BioInformatics and BioEngineering. "Proceedings of the 2012 IEEE 12th International Conference on Bioinformatics & Bioengineering (BIBE) : Larnaca, Cyprus, 11-13 November 2012". Larnaca: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2012, p. 344-349.
ISBN978-1-4673-4358-9
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6399648&tag=1
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
cBosio12.pdf | Article principal | 513,5Kb | Accés restringit |