![](/images/graphics-bg.png)
Recursive Feature Selection with Significant Variables of Support Vectors
المؤلفون المشاركون
Chen, Chun-Houh
Huang, Chien-Hsun
Chang, Ching-Wei
Tsai, Chen-An
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-08-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The development of DNA microarray makes researchers screen thousands of genes simultaneously and it also helps determine high- and low-expression level genes in normal and disease tissues.
Selecting relevant genes for cancer classification is an important issue.
Most of the gene selection methods use univariate ranking criteria and arbitrarily choose a threshold to choose genes.
However, the parameter setting may not be compatible to the selected classification algorithms.
In this paper, we propose a new gene selection method (SVM-t) based on the use of t-statistics embedded in support vector machine.
We compared the performance to two similar SVM-based methods: SVM recursive feature elimination (SVMRFE) and recursive support vector machine (RSVM).
The three methods were compared based on extensive simulation experiments and analyses of two published microarray datasets.
In the simulation experiments, we found that the proposed method is more robust in selecting informative genes than SVMRFE and RSVM and capable to attain good classification performance when the variations of informative and noninformative genes are different.
In the analysis of two microarray datasets, the proposed method yields better performance in identifying fewer genes with good prediction accuracy, compared to SVMRFE and RSVM.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tsai, Chen-An& Huang, Chien-Hsun& Chang, Ching-Wei& Chen, Chun-Houh. 2012. Recursive Feature Selection with Significant Variables of Support Vectors. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492541
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tsai, Chen-An…[et al.]. Recursive Feature Selection with Significant Variables of Support Vectors. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2012 (2012), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492541
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tsai, Chen-An& Huang, Chien-Hsun& Chang, Ching-Wei& Chen, Chun-Houh. Recursive Feature Selection with Significant Variables of Support Vectors. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492541
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-492541
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)