Classificazione del cancro basata sull'espressione genica a partire da dati microarray
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La tecnologia dei microarray viene utilizzata per monitorare migliaia di geni in un momento simile. Questo lavoro impiega una tecnica di selezione delle caratteristiche per identificare i geni espressi in modo diverso, selezionando un sottoinsieme di geni, selezionando i geni più classificati o rimuovendo i geni ridondanti per migliorare il modello di classificazione. Questo lavoro presenta l'efficacia di tre metodi di selezione delle caratteristiche, ovvero ANOVA a una via, Kruskall-Wallis e T-Test per la selezione dei geni su tre dataset di microarray disponibili pubblicamente, seguiti dall...
La tecnologia dei microarray viene utilizzata per monitorare migliaia di geni in un momento simile. Questo lavoro impiega una tecnica di selezione delle caratteristiche per identificare i geni espressi in modo diverso, selezionando un sottoinsieme di geni, selezionando i geni più classificati o rimuovendo i geni ridondanti per migliorare il modello di classificazione. Questo lavoro presenta l'efficacia di tre metodi di selezione delle caratteristiche, ovvero ANOVA a una via, Kruskall-Wallis e T-Test per la selezione dei geni su tre dataset di microarray disponibili pubblicamente, seguiti dalla classificazione di questi ultimi utilizzando gli algoritmi di classificazione Naive Bayes, SVM binario e SVM multiclasse. I risultati mostrano l'efficacia degli algoritmi di selezione delle caratteristiche su tre dataset di microarray di cancro: MLL_Leukemia, Lung e SRBCT.
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