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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제1호
발행연도
2009.1
수록면
339 - 347 (9page)

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최근 gene expression 자료 또는 mass spectrometry 자료를 기반으로 하여 종양을 임상적으로 진단하는 방법들이 많은 주목을 받아왔다. 그러나 이와 같은 자료에서 정상그룹에 비해 종양을 가진 환자그룹은 종양의 진행정도에 따라 서로 다른 특징을 갖는 부집단이 존재하는 경우가 빈번하게 관찰된다. 본 논문에서는 이와 같은 하나의 특정모집단에 여러 부모집단(sub-population)이 존재하는, 지분된(nested) 자료에 대한 이단계(two-stage)의 계층적(hierarchical) 다범주 분류방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 정상그룹과 종양그룹을 분류하는 이범주 분류모형을 구축하고, 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 종양그룹으로 분류한 표본에 대하여, 세부 종양그룹으로 분류하는 다범주 분류모형을 구축한다. 모의실험과 실제자료 분석을 통하여 제안한 방법과 일반적인 이범주/다범주 분류방법들을 분류정확도기준으로 비교하였다.
#지분된 범주 #이범주 분류방법 #다범주 분류방법 #로지스틱회귀분석. #Nested categorical response #Binary Classification #Multicategory Classification #Logistic Regression.

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Alon, U / 1999 / Broad patterns of gene expression revealed by clustering analysis of tumor and normal colon tissues probed by oligonucleotide arrays / Proceedings of the Nat google schola Breiman, L / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32 google schola DaehakKim / 2003 / Discriminant Analysis Based on Incremental Pruning in LS-SVM / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (4) : 829 ~ 838 google schola Kooperberg, C / 2006 / Polychotomous Regression / Journal of The American Statistical Association 92 (437) : 117 ~ 127 google schola Li, X / 2005 / SELDI-TOF Mass Spectrometry Protein data, In Bioinformatics and computational biology solution using R and Bioconductor / Springer-Verlag : 91 ~ 109 google schola

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