基于頻度與聯(lián)合效應的基因選擇.pdf

1、特征選擇技術是當前信息領域，尤其是模式識別領域的研究熱點之一?；蜻x擇是特征選擇中的一個應用?；蜻x擇在疾病預測方面有非常重要的實際意義。現(xiàn)存的一些基因選擇方法能夠有效地找出致病基因，但疾病往往都是由多個基因聯(lián)合造成，而現(xiàn)存的方法卻不能找到這些聯(lián)合的致病基因，我們稱之為基因集合。
　　 針對上述問題，本文介紹了一種新的基因選擇的方法-基于頻度與聯(lián)合效應的基因選擇。該方法的主要思想是：先利用Fisher準則，將關系緊密的基因組合在

2、一起，形成一個個枝條，所有枝條構成一個枝條矩陣；再從這個枝條矩陣中找出頻度最高(出現(xiàn)次數最多)且聯(lián)合效應程度(多個基因聯(lián)合起來對疾病的影響程度)最大的基因集合，即與疾病最相關的致病基因集合。
　　 本文方法最大的優(yōu)勢在于它能找到最本質的致病基因集合，特別適用于由多個致病基因聯(lián)合造成的疾病。本文方法還可以用于其他特征選擇問題，如語音辨識，人臉識別等。本文實驗數據均是一些常見的真實數據集，通過使用本文方法得到的實驗結果與以往一些特征