癌症识别中一种基于组合GCM和CCM的分类算法  

Classification Algorithm Combined GCM with CCM in Cancer Recognition

作　　者：卢新国[1] 林亚平[1,2] 骆嘉伟[1] 李丹[1] 

机构地区：[1]湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙410082 [2]湖南大学软件学院,湖南长沙410082

出　　处：《软件学报》2010年第11期2838-2851,共14页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金No.60873184;国家博士后科学基金No.20100471790;湖南省自然科学基金No.07JJ5085~~

摘　　要：根据基因表达谱数据的特点,提出了全局分量模型(global component model,简称GCM)和癌症组分量模型(cancer component model,简称CCM)两种癌症识别模型.结合GCM模型和CCM模型的互补性,利用基于权值的投票组合策略提出一种基于组合GCM和CCM的癌症分类算法(ensemble algorithm based on GCM and CCM for cancer recognition,简称EAGC).在Leukemia,Breast,Prostate,DLBCL,Colon,Ovarian这6个数据集上进行了独立测试实验和交叉测试实验.实验结果表明,EAGC有效地综合了GCM和CCM识别模型的解决方案,弥补了单个分类器的不足,具有较好的泛化性,在所有数据集上都取得较好的分类性能.In this paper,two cancer recognition models,global component model（GCM） and cancer component model（CCM）,are constructed.Due to the fact that GCM and CCM complement each other,a weighted voting strategy is applied,and an ensemble algorithm based on GCM and CCM for cancer recognition（EAGC） is proposed.Independent test experiments and cross validation experiments are conducted on Leukemia,Breast,Prostate,DLBCL,Colon,and Ovarian cancer dataset,respectively,and EAGC performed well on all datasets.The experimental results show that recognition,solution,and the generalization are strengthened by the combination of GCM and CCM.

关 键 词：基因表达谱 癌症识别 全局分量模型 癌症组分量模型 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]