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A Hybrid Ensemble Equilibrium Optimizer Gene Selection Algorithm for Microarray Data
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OA
AI
DOI：10.3390/biomimetics10080523.png)
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摘要
En 中文
随着现代医疗技术的进步，基因表达数据的应用已扩展到各个领域，尤其是在癌症诊断和预后监测方面。然而，基因表达数据通常具有高维性，且存在冗余和噪声信息过多的问题，这促使需要有效的策略来缓解维度灾难和过拟合等问题。本研究针对这一问题，提出了一种新颖的混合集成平衡优化器基因选择算法。在第一阶段，采用结合多种过滤器和基于基因相关性的方法进行混合处理，通过评估基因间的冗余与互补关系，选择具有最大信息含量的基因子集。在第二阶段，采用一种融合高斯骨架算法和新型基因剪枝策略的平衡优化器算法，在第一阶段筛选出的候选基因空间内进一步搜索最优基因子集。为验证所提出方法的优势，将其与九种特征选择技术在15个数据集上进行了比较。结果表明，第一阶段中的集成过滤方法表现出较强的稳定性，并能有效缩小基因选择算法的搜索空间。改进后的平衡优化器算法在提升预测精度的同时，显著减少了所选特征的数量。这些发现突显了所提出方法在基因选择中的有效性，是一种有价值的策略。
Keyword:
gene selection
feature reduction
equilibrium optimizer
gene expression data
cancer diagnosis
期刊
B
IF:
3.9
论文数:
3.3K
被引数:
5.1K
机构
暂无机构信息
引用论文
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