Classificação do cancro baseada na expressão genética a partir de dados Microarray
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A tecnologia Microarray é utilizada para monitorizar milhares de genes num momento semelhante. Este trabalho emprega a técnica de selecção de características para identificar os genes expressos de forma diferente, seleccionando um subconjunto de genes, seleccionando os genes mais bem classificados ou removendo os genes redundantes para um melhor modelo de classificação. Este trabalho apresenta a eficiência de três métodos de selecção de características, nomeadamente ANOVA unidireccional, Kruskall-Wallis e T-Test para a selecção de genes em três conjuntos de dados de microarranj...
A tecnologia Microarray é utilizada para monitorizar milhares de genes num momento semelhante. Este trabalho emprega a técnica de selecção de características para identificar os genes expressos de forma diferente, seleccionando um subconjunto de genes, seleccionando os genes mais bem classificados ou removendo os genes redundantes para um melhor modelo de classificação. Este trabalho apresenta a eficiência de três métodos de selecção de características, nomeadamente ANOVA unidireccional, Kruskall-Wallis e T-Test para a selecção de genes em três conjuntos de dados de microarranjos disponíveis publicamente, seguidos da classificação dos que utilizam algoritmos de classificação Naive Bayes, Binary SVM e Multiclass SVM. Os resultados mostram a eficácia dos algoritmos de selecção de características em três conjuntos de dados de microarranjo do cancro, nomeadamente MLL_Leukemia, Lung e SRBCT.
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