Cancer Feature Selection and Classification Using a Binary Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine

This paper focuses on the feature gene selection for cancer classification, which employs an optimization algorithm to select a subset of the genes. We propose a binary quantum-behaved particle swarm optimization (BQPSO) for cancer feature gene selection, coupling support vector machine (SVM) for ca...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:Comput Math Methods Med
المؤلفون الرئيسيون: Xi, Maolong, Sun, Jun, Liu, Li, Fan, Fangyun, Wu, Xiaojun
التنسيق: Artigo
اللغة:Inglês
منشور في: Hindawi Publishing Corporation 2016
الموضوعات:
Research Article
الوصول للمادة أونلاين:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5013239/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27642363
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1155/2016/3572705
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة