|
رویکردی نوین در بکارگیری روش دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی در تحلیل داده‌های بیان ژن سرطان پروستات
|
نیلیا موسوی*    ، موسی گلعلی زاده |
|
|
|
چکیده: (721 مشاهده) |
| پیشرفت سرطان در بین بیماران را می‌توان از طریق ایجاد مجموعه‌ای از نشانگرهای ژن با روش‌های تحلیل آماری داده‌ها بررسی کرد. اما یکی از مشکلات اساسی در مطالعه آماری این نوع داده‌ها وجود تعداد زیاد ژن‌ها در مقابل تعداد کم نمونه‌هاست. بنابراین، استفاده از روش‌های کاهش ابعاد برای حذف و یافتن تعداد بهینه‌ای از ژن‌ها برای پیش‌بینی صحیح رده‌های موردنظر، امری ضروری است. از طرفی، انتخاب یک روش کاهش ابعاد مناسب، می‌تواند به استخراج اطلاعات ارزشمند و افزایش کارایی یادگیری کمک کند. در این پژوهش از رویکرد یادگیری دسته‌ای به نام دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی برای یافتن مجموعه ویژگی بهینه، استفاده می‌شود. در تحلیل داده‌های واقعی مقاله حاضر، نشان داده می‌شود با تبدیل داده‌های بُعد بالا به زیرفضاهایی با بُعد پایین‌تر و ترکیب مدل‌های ماشین بردار پشتیبان، علاوه بر یافتن مجموعه‌ای از ژن‌‌های موثر در بروز سرطان پروستات، دقت رده‌بندی نیز افزایش می‌یابد. |
|
| واژه‌های کلیدی: یادگیری دسته‌ای، کاهش ابعاد، رده‌بندی، دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی، مجموعه ویژگی بهینه. |
|
|
متن کامل [PDF 415 kb]
(468 دریافت)
|
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی |
موضوع مقاله:
آمار کاربردی
دریافت: 1401/10/11 | پذیرش: 1402/12/10 | انتشار: 1402/12/3
|
|
|
|
|
|
|
| ارسال پیام به نویسنده مسئول |
|
|
|
| ارسال نظر درباره این مقاله |
|
|
|
