An additive sparse logistic regularization method for cancer classification in microarray data
المؤلفون المشاركون
Gollamandala, Vijay Suresh
Kampa, Lavanya
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 2 (31 مارس/آذار 2021)، ص ص. 214-220، 7ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Now a day’s cancer has become a deathly disease due to the abnormal growth of the cell.
Many researchers are working in this area for the early prediction of cancer.
For the proper classification of cancer data, demands for the identification of proper set of genes by analyzing the genomic data.
Most of the researchers used microarrays to identify the cancerous genomes.
However, such kind of data is high dimensional where number of genes are more compared to samples.
Also the data consists of many irrelevant features and noisy data.
The classification technique deal with such kind of data influences the performance of algorithm.
A popular classification algorithm (i.e., Logistic Regression) is considered in this work for gene classification.
Regularization techniques like Lasso with L1 penalty, Ridge with L2 penalty, and hybrid Lasso with L1/2+2 penalty used to minimize irrelevant features and avoid overfitting.
However, these methods are of sparse parametric and limits to linear data.
Also methods have not produced promising performance when applied to high dimensional genome data.
For solving these problems, this paper presents an Additive Sparse Logistic Regression with Additive Regularization (ASLR) method to discriminate linear and non-linear variables in gene classification.
The results depicted that the proposed method proved to be the best-regularized method for classifying microarray data compared to standard methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gollamandala, Vijay Suresh& Kampa, Lavanya. 2021. An additive sparse logistic regularization method for cancer classification in microarray data. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 2, pp.214-220.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430918
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gollamandala, Vijay Suresh& Kampa, Lavanya. An additive sparse logistic regularization method for cancer classification in microarray data. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 2 (Mar. 2021), pp.214-220.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430918
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gollamandala, Vijay Suresh& Kampa, Lavanya. An additive sparse logistic regularization method for cancer classification in microarray data. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 2, pp.214-220.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430918
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 219-220
رقم السجل
BIM-1430918
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