期刊简介
本刊是综合性学术期刊，主要刊登人工器官、生物材料、生物力学、生物信息与控制、生物医学测量、医药工程、生物工程、中医工程、计算机在医学中的应用、医疗器械等方面的理论研究和最新成果。适合从事生物医学工程的科研、工程人员及临床医生阅读，面向国内外公开发行。
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首页>北京生物医学工程杂志
- 杂志名称：北京生物医学工程杂志
- 主管单位：北京市卫生健康委员会
- 主办单位：北京市心肺血管疾病研究所
- 国际刊号：1002-3208
- 国内刊号：11-2261/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：北京市优秀作品编辑奖（89）期刊收录：维普收录(中), 知网收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏
基于PCA和LDA方法的肿瘤基因表达谱数据分类
李志文；蔡先发；韦佳；周怡
关键词：主成分分析, 线性判别分析, 基因表达数据分类, 维数约减
摘要：目的 基因芯片技术对医学临床诊断、治疗、药物开发和筛选等技术的发展具有革命性的影响.针对高维医学数据降维困难及基因表达谱样本数据少、维度高、噪声大的特点,维数约减十分必要.基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法,有效解决了基因表达谱数据分类问题,并提高了识别率.方法 分别引入PCA和LDA方法对基因表达谱数据进行降维,然后用K近邻(K-nearest neighbor,KNN)作为分类器对数据进行分类,并分别在乳腺癌和卵巢癌质谱数据上.结果 在两类癌症质谱数据上应用PCA和LDA方法能够有效提取分类特征信息,并在保持较高分类正确率的前提下大幅度降低医学数据的维数.结论 利用维数约减的方法对癌症基因表达谱数据进行分类,可辅助临床医生发现新的疾病特征,提高疾病诊断的正确率.
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