基于粒子群算法的特征基因選擇方法研究.pdf

1、特征基因選擇在腫瘤識別問題中起著關(guān)鍵作用。通過特征基因選擇,不僅能夠剔除與疾病無關(guān)的基因,降低機器學(xué)習(xí)算法的時間和空間復(fù)雜度,避免“維災(zāi)難”,提高分類的預(yù)測精度；同時選出的對疾病有鑒別能力的特征基因可以作為腫瘤基因診斷和腫瘤藥物治療靶標確定的依據(jù)。鑒于粒子群算法魯棒性強、全局性適于并行處理、概念簡單并且易于實現(xiàn),近年來被越來越廣泛地應(yīng)用到基因選擇領(lǐng)域。
　　 本文提出了兩種基于粒子群算法的混合特征基因選擇方法。兩種方法都是先按照

2、過濾法對樣本所包含的全體基因進行預(yù)選擇,然后在預(yù)選擇的的基因子集上采用粒子群算法進行基因子集的精選。支持向量機的10折交叉精度和選擇特征基因集的大小作為評價基因選擇算法的指標。
　　 第一種是基于疫苗遺傳粒子群的特征基因選擇算法。該方法首先將遺傳粒子群算法引入基因選擇領(lǐng)域,同時針對交叉和突變可能帶來的種群退化現(xiàn)象,將人工免疫中的疫苗機制引入到遺傳粒子群算法中,通過疫苗提取、疫苗接種和免疫選擇三步,有效地促進了抗體群適應(yīng)度的提高。

3、在兩個公開的基因表達譜數(shù)據(jù)集急性白血病和結(jié)腸癌上進行實驗時,分別只需5個和11個特征基因就能獲得了100％和96.77％的10折交叉驗證識別準確率。
　　 第二種是基于二進制量子粒子群的特征基因選擇算法。該方法將量子粒子群算法引入基因選擇領(lǐng)域,并且針對量子粒子群算法由于本身連續(xù)性不能直接用于基因選擇的問題,在分析量子粒子群粒子位置更新公式的基礎(chǔ)上,重新定義了離散領(lǐng)域的位置更新公式。在急性白血病和結(jié)腸癌數(shù)據(jù)集上進行實驗仿真時,分別