A hybrid approach for gene selection and classification using support vector machine
المؤلفون المشاركون
Bennet, Jaison
Ganaprakasam, Chilambuchelvan
Kumar, Nirmal
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 12، العدد 6A(s) (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 695-700، 6ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الأحياء
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Deoxyribo Nucleic Acid (DNA) microarray technology allows us to generate thousands of gene expression in a single chip.
Analyzing gene expression data plays vital role in understanding diseases and discovering medicines.
Classification of cancer based on gene expression data is a promising research area in the field of bioinformatics and data mining.
All genes do not contribute for efficient classification of samples.
Hence, a robust feature selection method is required to identify the relevant genes which help in the classification of samples effectively.
Most of the existing feature selection methods are computationally expensive.
Redundancy in gene expression data leads to poor classification accuracy and also acts bad on multi class classification.
This paper proposes an ensemble feature selection technique which is a combination of Recursive Feature Elimination (RFE) and Based Bayes error Filter (BBF) for gene selection and Support Vector Machine (SVM) algorithm for classification.
The proposed ensemble gene selection method yields comparable performance on classification when compared to existing classifiers and provides a new insight in feature selection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bennet, Jaison& Ganaprakasam, Chilambuchelvan& Kumar, Nirmal. 2015. A hybrid approach for gene selection and classification using support vector machine. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 12, no. 6A(s), pp.695-700.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-654966
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bennet, Jaison…[et al.]. A hybrid approach for gene selection and classification using support vector machine. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 12, no. 6A (Dec. 2015), pp.695-700.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-654966
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bennet, Jaison& Ganaprakasam, Chilambuchelvan& Kumar, Nirmal. A hybrid approach for gene selection and classification using support vector machine. The International Arab Journal of Information Technology. 2015. Vol. 12, no. 6A(s), pp.695-700.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-654966
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendix : p. 699-700
رقم السجل
BIM-654966
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