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DNA微阵列数据的变量选择方法研究的综述报告
DNA微阵列技术是一种高通量的生物信息学技术，广泛应用于生命科学领域。它可以同时检测成千上万个基因的表达水平，因此被用来研究基因表达水平和功能。但在实际应用中，微阵列数据往往是高维的，所以如何选择最相关的变量是微阵列数据分析中的一个重要问题。本文将综述目前微阵列数据变量选择的方法。
一、过滤法
过滤法是一种简单而常用的方法。它利用统计学方法筛选出对结果影响最大的基因。该方法的优点是易于实现,计算速度快,且不能过度拟合。最常见的过滤法是方差过滤法,这种方法假设方差是与有意义的影响变量的属性相关的,因此通过设定一个方差上界,排除方差在该上界以下的基因。这种方法的缺点是不能将变量之间的相关性考虑在内,无法考虑变量之间的相互作用。此外，该方法可能会大幅削减变量的数量，导致一些重要的变量被遗漏。
二、包装法
包装法是通过将分类模型应用到数据集中的不同子集,来评估每个变量的重要性。包装法通过交叉验证，算出每个变量的重要性得分。这种方法不仅可以选择最好的变量，还可以选择不同的变量组合。这种方法的优点是能够考虑不同变量之间的相互作用，且结果更为精准。但是，由于该方法需要多次运行流程，所以需要大量的计算时间和计算资源。此外，该方法有一些局限性，比如不能处理大量离散变量以及对噪声和冗余数据敏感。
三、嵌入法
嵌入法是在分类器内部评估每个变量的重要性。这种方法通常使用基于最小二乘的模型，通过对变量进行加权，从而选择最优的变量。嵌入法可以消除变量间的相关性，并产生最小的误差，因此具有很高的精度和鲁棒性。此外，该方法不仅可以选择重要的变量，还可以计算每个变量在分类器中的重要性。缺点是该方法常常需要长时间的计算，有时需要使用特殊的算法。
四、组合方法
组合方法是将不同变量选择技术结合起来，从而得到更准确的结果。这些方法的优点是可以从不同的角度深入分析微阵列数据，并结合各自的优点。常见的组合方法包括两次过滤和嵌入法。该方法的缺点是实现复杂，计算量大。
综上，微阵列数据分析中的变量选择方法有很多，每种方法都有其独特的优缺点。在实际应用时，需要根据研究问题的特点和数据特点选择最合适的变量选择方法，从而得到最准确的研究结果。