支持向量機(jī)在非球形分布數(shù)據(jù)集和腫瘤基因中的應(yīng)用研究.pdf

1、支持向量機(jī)是利用最優(yōu)化方法來(lái)解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的新工具，是20世紀(jì)90年代中期由Vapnik[1]等人提出的。僅十幾年的時(shí)間，不論是在理論上還是在應(yīng)用上都有了突破性的進(jìn)展。支持向量機(jī)作為一種重要的分類工具尤其在處理高維數(shù)、小樣本等數(shù)據(jù)集時(shí)，表現(xiàn)出了較顯著的優(yōu)勢(shì)，因此，隨著研究的不斷深入，其具體工程方面的應(yīng)用也越來(lái)越多。但支持向量機(jī)對(duì)噪聲點(diǎn)過(guò)于敏感[2]，因此有效地降低噪聲干擾可以使支持向量機(jī)的分類性能更高。
　　 在生物學(xué)中，利用

2、基因芯片技術(shù)可以得到樣本數(shù)不多、維數(shù)卻非常高的基因表達(dá)譜，從基因表達(dá)譜中準(zhǔn)確而有效地將腫瘤樣本辨識(shí)出來(lái)對(duì)臨床醫(yī)學(xué)是極其有意義也是十分有幫助的。在面對(duì)小樣本、高維數(shù)這樣的數(shù)據(jù)集時(shí)，支持向量機(jī)表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì)，因此，研究和構(gòu)造出一個(gè)更適合辨識(shí)腫瘤基因表達(dá)譜的分類器成為大家研究的熱點(diǎn)。
　　 本文的主要工作如下：
　　 1.傳統(tǒng)支持向量機(jī)對(duì)噪聲點(diǎn)的干擾太過(guò)敏感，模糊支持向量機(jī)(FSVM)對(duì)數(shù)據(jù)集的分布形狀又過(guò)分依賴，針對(duì)此問(wèn)

3、題，首先構(gòu)造一個(gè)噪聲過(guò)濾系統(tǒng)(NFS)，將樣本集中極可能是噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn)過(guò)濾掉；然后將文獻(xiàn)[3]中提出的等價(jià)類系數(shù)作為懲戒因子融入到傳統(tǒng)的支持向量機(jī)模型中，進(jìn)一步降低噪聲數(shù)據(jù)對(duì)分類的影響。該方法在處理含有較多噪聲數(shù)據(jù)又呈現(xiàn)非球形分布的數(shù)據(jù)集時(shí)，表現(xiàn)出了較好的抗噪性和分類能力。
　　 2.對(duì)腫瘤基因表達(dá)譜進(jìn)行分析，從而有效區(qū)分正常樣本與腫瘤樣本的關(guān)鍵是：準(zhǔn)確找出能夠決定樣本類別的最少特征基因，并用一個(gè)性能較好的分類器進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。針