Correlation Kernels for Support Vector Machines Classification with Applications in Cancer Data
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-08-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
High dimensional bioinformatics data sets provide an excellent and challenging research problem in machine learning area.
In particular, DNA microarrays generated gene expression data are of high dimension with significant level of noise.
Supervised kernel learning with an SVM classifier was successfully applied in biomedical diagnosis such as discriminating different kinds of tumor tissues.
Correlation Kernel has been recently applied to classification problems with Support Vector Machines (SVMs).
In this paper, we develop a novel and parsimonious positive semidefinite kernel.
The proposed kernel is shown experimentally to have better performance when compared to the usual correlation kernel.
In addition, we propose a new kernel based on the correlation matrix incorporating techniques dealing with indefinite kernel.
The resulting kernel is shown to be positive semidefinite and it exhibits superior performance to the two kernels mentioned above.
We then apply the proposed method to some cancer data in discriminating different tumor tissues, providing information for diagnosis of diseases.
Numerical experiments indicate that our method outperforms the existing methods such as the decision tree method and KNN method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiang, Hao& Ching, Wai-Ki. 2012. Correlation Kernels for Support Vector Machines Classification with Applications in Cancer Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454302
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiang, Hao& Ching, Wai-Ki. Correlation Kernels for Support Vector Machines Classification with Applications in Cancer Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2012 (2012), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454302
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiang, Hao& Ching, Wai-Ki. Correlation Kernels for Support Vector Machines Classification with Applications in Cancer Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454302
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-454302
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