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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.3
- 수록면
- 747 - 752 (6page)
이용수
초록· 키워드
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마이크로어레이 분류는 전형적으로 분류기 디자인과 에러 추정이 현저하게 작은 샘플에 기반한다는 것과 교차검증 에러 추정이 대다수의 논문에 사용된다는 주목할 만한 두 가지 특징을 소유한다. 마이크로어레이 난소 암 데이터는 수 만개의 유전자 발현으로 구성되어 있고, 이러한 정보를 동시에 분석하기 위한 어떤 체계적인 절차도 없다. 본 논문에서는, 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 선택하였고, 널리 보급되어 있는 분류 규칙인 선형 분류 분석, 3-nearest-neighbor와 결정 트리 알고리즘은 표지 유전자를 선택한 데이터와 선택하지 않는 데이터의 분류 정확도 비교를 위해 사용되어졌다.
ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 선영 분류분석 규칙을 적용한 결과 97.78%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다.
ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 선영 분류분석 규칙을 적용한 결과 97.78%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 유전자 선택 방법
Ⅲ. 제안된 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (4)
참고문헌 신청
Jeng J-T / 2005 / IEEE international conference on systems, man and cybernetics / IEEE Systems, Man and Cybernetics Society :1053~1058
J.Devore / 1977 / Statistic: the Exploration and Analysis of Data, 3rd ed / Duxbury Press
Kobilinsky, A. / 1997 / Les plans factoriels, In Plans d'Experiences, Applications a l'Entreprise / Editions Technip :69~209
Tom Michael / 1997 / Machine Learning / McGraw-Hill
J.Devore / 1977 / Statistic: the Exploration and Analysis of Data, 3rd ed / Duxbury Press
Kobilinsky, A. / 1997 / Les plans factoriels, In Plans d'Experiences, Applications a l'Entreprise / Editions Technip :69~209
Tom Michael / 1997 / Machine Learning / McGraw-Hill
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