An Efficient Ensemble Learning Method for Gene Microarray Classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-08-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The gene microarray analysis and classification have demonstrated an effective way for the effective diagnosis of diseases and cancers.
However, it has been also revealed that the basic classification techniques have intrinsic drawbacks in achieving accurate gene classification and cancer diagnosis.
On the other hand, classifier ensembles have received increasing attention in various applications.
Here, we address the gene classification issue using RotBoost ensemble methodology.
This method is a combination of Rotation Forest and AdaBoost techniques which in turn preserve both desirable features of an ensemble architecture, that is, accuracy and diversity.
To select a concise subset of informative genes, 5 different feature selection algorithms are considered.
To assess the efficiency of the RotBoost, other nonensemble/ensemble techniques including Decision Trees, Support Vector Machines, Rotation Forest, AdaBoost, and Bagging are also deployed.
Experimental results have revealed that the combination of the fast correlation-based feature selection method with ICA-based RotBoost ensemble is highly effective for gene classification.
In fact, the proposed method can create ensemble classifiers which outperform not only the classifiers produced by the conventional machine learning but also the classifiers generated by two widely used conventional ensemble learning methods, that is, Bagging and AdaBoost.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Osareh, Alireza& Shadgar, Bita. 2013. An Efficient Ensemble Learning Method for Gene Microarray Classification. BioMed Research International،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1004397
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Osareh, Alireza& Shadgar, Bita. An Efficient Ensemble Learning Method for Gene Microarray Classification. BioMed Research International No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1004397
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Osareh, Alireza& Shadgar, Bita. An Efficient Ensemble Learning Method for Gene Microarray Classification. BioMed Research International. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1004397
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1004397
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر