Robustification of Naïve Bayes Classifier and Its Application for Microarray Gene Expression Data Analysis
المؤلفون المشاركون
Ahmed, Md. Shakil
Shahjaman, Md.
Rana, Md. Masud
Mollah, Md. Nurul Haque
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The naïve Bayes classifier (NBC) is one of the most popular classifiers for class prediction or pattern recognition from microarray gene expression data (MGED).
However, it is very much sensitive to outliers with the classical estimates of the location and scale parameters.
It is one of the most important drawbacks for gene expression data analysis by the classical NBC.
The gene expression dataset is often contaminated by outliers due to several steps involved in the data generating process from hybridization of DNA samples to image analysis.
Therefore, in this paper, an attempt is made to robustify the Gaussian NBC by the minimum β-divergence method.
The role of minimum β-divergence method in this article is to produce the robust estimators for the location and scale parameters based on the training dataset and outlier detection and modification in test dataset.
The performance of the proposed method depends on the tuning parameter β.
It reduces to the traditional naïve Bayes classifier when β→0.
We investigated the performance of the proposed beta naïve Bayes classifier (β-NBC) in a comparison with some popular existing classifiers (NBC, KNN, SVM, and AdaBoost) using both simulated and real gene expression datasets.
We observed that the proposed method improved the performance over the others in presence of outliers.
Otherwise, it keeps almost equal performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahmed, Md. Shakil& Shahjaman, Md.& Rana, Md. Masud& Mollah, Md. Nurul Haque. 2017. Robustification of Naïve Bayes Classifier and Its Application for Microarray Gene Expression Data Analysis. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135643
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ahmed, Md. Shakil…[et al.]. Robustification of Naïve Bayes Classifier and Its Application for Microarray Gene Expression Data Analysis. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135643
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahmed, Md. Shakil& Shahjaman, Md.& Rana, Md. Masud& Mollah, Md. Nurul Haque. Robustification of Naïve Bayes Classifier and Its Application for Microarray Gene Expression Data Analysis. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135643
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1135643
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