【摘 要】
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本文主要描述了在一个具有极高维度的液相质谱型宫颈癌数据集中进行数据挖掘的过程。此项目的目的是通过对具有区分一种特定疾病状态,即患癌或非患癌的对应于生物标记的某种
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本文主要描述了在一个具有极高维度的液相质谱型宫颈癌数据集中进行数据挖掘的过程。此项目的目的是通过对具有区分一种特定疾病状态,即患癌或非患癌的对应于生物标记的某种蛋白质或肽的发掘来降低数据集的维度。数据降维的两种主要方法——特征选择和特征提取在本项目中都得到利用。我们既整合了一些经典的特征选择算法,又采用了一些较新的算法,比如像CLaNC,One_by_One,T检验,Gram-Schmidt等,同时也尝试了几乎所有的特征提取算法,包括主成分分析,Autoencoder network等等。最近邻分类法和交叉验证被分别用作分类器和生成训练样本集和测试样本集的数据分割法。大多数的算法都是在MatLab的平台下编程实现的,我们还引入了WEKA作为补充工具。实验是在两种方法学的指导下进行的,即特征选择分别位于交叉验证之前和之后。在分析和对比了由各种算法产生的结果之后,我们能够得出如下结论:尽管对于患癌症者或非患癌者的区分上,Group_I中第391个特征并不是具有0分类错误率的完美
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