基因表达微阵列数据分类的多目标启发式算法

#引用

##LaTex

@article{LV201613,
title = “A multi-objective heuristic algorithm for gene expression microarray data classification”,
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keywords = “Microarray, Gene selection, Small number of selected genes, Multi-objective, Heuristic algorithm”
}

##Normal

Jia Lv, Qinke Peng, Xiao Chen, Zhi Sun,
A multi-objective heuristic algorithm for gene expression microarray data classification,
Expert Systems with Applications,
Volume 59,
2016,
Pages 13-19,
ISSN 0957-4174,
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.020.
(http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417416301865)
Keywords: Microarray; Gene selection; Small number of selected genes; Multi-objective; Heuristic algorithm

#摘要

Microarray data 微阵列数据
analytic hierarchy process (AHP)
Univariate Marginal Distribution Algorithm

the fewer the selected genes are, the less cost the disease prognosis expert system is.

#主要内容

##1 特征预选择

a filter-based gene ranking algorithm — mRMR：
特征与类之间的相关性（max-relevance 最大相关）
特征之间的冗余度（min-redundancy 最小冗余）

单个特征的性能
为防止丢失在组中表现好的特征，选300个特征

##2 多目标模型

##3 MOEDA

多目标the estimation of distribution algorithm (EDA) — MOEDA

elite individuals ( EIs )
regenerated individuals ( RIs )

probabilistic model：

classification accuracy (ACC)
the number of selected features (NSF)

Higher and fewer rule. (HFR)
ACC绝对比NSF重要

根据ACC对个体排序
对于相同ACC，根据NSF排序

Forcibly decrease rule. (FDR)
随着演化的进行，计算NSF的上限 —ULlUL^lULl（逐渐降低）
NLl=q2⌊lw⌋NL^l = \frac{q}{2^{\left\lfloor\frac{l}{w}\right\rfloor}}NLl=2⌊wl⌋q
lll — 代数
qqq — 预选择的特征数目
www — 常数

每个特征对应一个选择概率

mutation rules — 防止落入局部最优
the elite reserved strategy — 防止最优个体丢失

SVM + the radial basis function (RBF)
SVM-RBF
参数：ccc与γ\gammaγ

同时优化参数与特征

参数计算

p∈{c,γ}p \in \left\{ c, \gamma \right\}p∈{c,γ}
max⁡p\max_pmaxp — 参数最大值
min⁡p\min_pminp — 参数最小值
ddd — 二进制字符串的十进制值
lpl_plp — 二进制字符串的长度
lc=lγ=25l_c = l_\gamma = 25lc=lγ=25
max⁡c=256\max_c = 256maxc=256
max⁡γ=16\max_\gamma = 16maxγ=16

#4 试验

10-fold cross validation

‘the N best features are always not the best N features’.

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