![](/images/graphics-bg.png)
Cancer Feature Selection and Classification Using a Binary Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
Xi, Maolong
Sun, Jun
Liu, Li
Fan, Fangyun
Wu, Xiaojun
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper focuses on the feature gene selection for cancer classification, which employs an optimization algorithm to select a subset of the genes.
We propose a binary quantum-behaved particle swarm optimization (BQPSO) for cancer feature gene selection, coupling support vector machine (SVM) for cancer classification.
First, the proposed BQPSO algorithm is described, which is a discretized version of original QPSO for binary 0-1 optimization problems.
Then, we present the principle and procedure for cancer feature gene selection and cancer classification based on BQPSO and SVM with leave-one-out cross validation (LOOCV).
Finally, the BQPSO coupling SVM (BQPSO/SVM), binary PSO coupling SVM (BPSO/SVM), and genetic algorithm coupling SVM (GA/SVM) are tested for feature gene selection and cancer classification on five microarray data sets, namely, Leukemia, Prostate, Colon, Lung, and Lymphoma.
The experimental results show that BQPSO/SVM has significant advantages in accuracy, robustness, and the number of feature genes selected compared with the other two algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xi, Maolong& Sun, Jun& Liu, Li& Fan, Fangyun& Wu, Xiaojun. 2016. Cancer Feature Selection and Classification Using a Binary Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100114
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xi, Maolong…[et al.]. Cancer Feature Selection and Classification Using a Binary Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100114
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xi, Maolong& Sun, Jun& Liu, Li& Fan, Fangyun& Wu, Xiaojun. Cancer Feature Selection and Classification Using a Binary Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100114
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100114
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)