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多类肿瘤基因表达数据的分类基于两层粒子群优化

作者(年代):原来刘、施新陵昌郭台铭,Baolei李连高

基因表达数据的分类来确定不同类型的肿瘤样本显著重要制造进一步的分子生物学水平研究肿瘤病人的治疗计划。粒子群优化(PSO)作为解决方案使用生物信息学的分类和聚类。在这项研究中,一种基于两层分类器建立粒子群优化(TLPSO)算法进行分类训练样本集的不确定性来自基因表达数据的乳腺癌、前列腺癌、肺癌和结肠癌肿瘤样本。在验证算法和k - means算法相比,基于proposedTLPSOalgorithmis分类稳定性和准确性显著提高,这可能提供更多的信息给临床医生选择更合适的治疗。