Resumen

La detección y clasificación de genes característicos es un problema de clasificación complejo, y las secuencias características de expresión génica muestran características de alta dimensionalidad. Cómo seleccionar un algoritmo efectivo de detección de genes es el problema principal a resolver mediante el análisis de microarrays génicos. Se selecciona la combinación de KNN, SVM y SVM-RFE para la detección de problemas de clasificación complejos, y se proporciona un nuevo método para resolver problemas de clasificación complejos. En el proceso de pretratamiento de microarrays génicos, se seleccionan los equivalentes de LogFC y valor en la matriz de expresión génica, se seleccionan diferentes características génicas, y luego se utiliza el algoritmo SVM-RFE para ordenar y seleccionar genes. En primer lugar, se analizan las características de los microarrays génicos y se cuenta el número entre sondas y genes. Se realizan análisis de agrupamiento entre cada muestra y análisis de clasificación PCA de diferentes muestras. En segundo lugar, se prueban los algoritmos básicos de SVM y KNN, y se prueban los í

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Cribado; Clasificación; Gen; Algoritmo; SVM-RFE; KNN
• Keywords:Screening; Classification; Gene; Algorithm; SVM-RFE; KNN