基于粒子群算法的特征基因選擇方法研究.pdf

1、特征基因選擇在腫瘤識(shí)別問(wèn)題中起著關(guān)鍵作用。通過(guò)特征基因選擇,不僅能夠剔除與疾病無(wú)關(guān)的基因,降低機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,避免“維災(zāi)難”,提高分類(lèi)的預(yù)測(cè)精度；同時(shí)選出的對(duì)疾病有鑒別能力的特征基因可以作為腫瘤基因診斷和腫瘤藥物治療靶標(biāo)確定的依據(jù)。鑒于粒子群算法魯棒性強(qiáng)、全局性適于并行處理、概念簡(jiǎn)單并且易于實(shí)現(xiàn),近年來(lái)被越來(lái)越廣泛地應(yīng)用到基因選擇領(lǐng)域。
　　 本文提出了兩種基于粒子群算法的混合特征基因選擇方法。兩種方法都是先按照

2、過(guò)濾法對(duì)樣本所包含的全體基因進(jìn)行預(yù)選擇,然后在預(yù)選擇的的基因子集上采用粒子群算法進(jìn)行基因子集的精選。支持向量機(jī)的10折交叉精度和選擇特征基因集的大小作為評(píng)價(jià)基因選擇算法的指標(biāo)。
　　 第一種是基于疫苗遺傳粒子群的特征基因選擇算法。該方法首先將遺傳粒子群算法引入基因選擇領(lǐng)域,同時(shí)針對(duì)交叉和突變可能帶來(lái)的種群退化現(xiàn)象,將人工免疫中的疫苗機(jī)制引入到遺傳粒子群算法中,通過(guò)疫苗提取、疫苗接種和免疫選擇三步,有效地促進(jìn)了抗體群適應(yīng)度的提高。

3、在兩個(gè)公開(kāi)的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集急性白血病和結(jié)腸癌上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí),分別只需5個(gè)和11個(gè)特征基因就能獲得了100％和96.77％的10折交叉驗(yàn)證識(shí)別準(zhǔn)確率。
　　 第二種是基于二進(jìn)制量子粒子群的特征基因選擇算法。該方法將量子粒子群算法引入基因選擇領(lǐng)域,并且針對(duì)量子粒子群算法由于本身連續(xù)性不能直接用于基因選擇的問(wèn)題,在分析量子粒子群粒子位置更新公式的基礎(chǔ)上,重新定義了離散領(lǐng)域的位置更新公式。在急性白血病和結(jié)腸癌數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真時(shí),分別