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一种改进的基因表达数据分类方法
引言
随着基因表达芯片数据及其它生命科学领域的高通量数据出现，对高效和准确的这些数据的分类变得更加需要。在医疗和生物技术领域，高质量、准确的基因表达数据分类和预测有着广泛的应用。为此，制定准确的分类规则和预测模型就成为了基因表达数据分类的关键主题。本文提出一种改进的基因表达数据分类方法，该方法结合了基因选择和特征选择技术。
方法
本文的改进方法包括如下流程：预处理、特征选择、基因选择、特征提取、建立分类器模型以及模型评估，下面我们详细介绍各个步骤。
1.预处理
预处理是基因表达数据分类中必须的重要步骤。在这个步骤中，原始的基因表达数据进行预处理和归一化操作，这将减少数据的冗余和噪声。对于归一化，我们采用的是基于重构方法的归一化，这是一个常用的数据预处理方法。
2.特征选择
特征选择是基于分类器的特征重要性评估来选择最重要的特征。在该方法中使用了基于卡方检验和互信息的特征选择技术。这是一种常用的数据挖掘技术，用于富集数据中显著性的特征。基于卡方检验的特征选择方法是基于判断特征之间的关系是否显著的思想，它可以对基因进行初步的筛选。然后，我们使用互信息来选择最佳的特征。在这里，我们选择了最佳的10个特征作为参数进行分类。
3.基因选择
基因选择是通过减少可能包含噪声的基因来提高分类器的性能。基因选择可以通过一些筛选或交叉验证的方法来实现。
4.特征提取
特征提取是针对离散的基因表达数据，将其转化为连续的或半连续的数据。这可以通过不同的吸收光谱和波峰来实现。在我们的研究中，我们使用了最大信息系数（MIC）来构造离散基因表达数据的连续形式。MIC是一种可以通过基于排列的算法来计算两个变量之间关系的非参数方法。
5.建立分类器模型
基于上述过程，我们将选择的数据提供给分类器来建立一个模型。在我们的研究中，我们选择了支持向量机（SVM）模型来进行分类。SVM是一种非线性分类器，它基于最大化样本空间的间隔来实现分类。在这里，我们选择径向基函数（RadialBasisFunction）作为SVM模型的核函数。
6.模型评估
为了验证所提出的方法的有效性，我们使用10折交叉验证的方法来获得分类器的性能评估。在这里，我们使用了混淆矩阵、准确率、召回率和F1得分来评估我们的分类器。
结果与讨论
本研究的实验数据来自Geneexpressionomnibus（GEO）数据库中的两个数据集，包括67个肿瘤样本和45个正常样本。我们的评估结果表明，使用改进方法后，所有分类度量均得到了显著提高。图1给出了分类器使用10个特征的准确度、召回率和F-1分数。结果表明，支持向量机在特征提取和选择改进后，表现出很好的分类性能。
图1:改进方法对分类性能的影响
结论
本文提出了一种改进的基因表达数据分类方法。该方法通过基因选择和特征选择技术来提高分类器的性能，这些技术可以显著减少数据中的噪声和冗余，从而获得更好的分类结果。在多次实验和交叉验证中，所提出的方法都得到了良好的性能结果。未来，我们将更进一步地完成这种方法的改进，并尝试将其应用到其他领域中。