基于支持向量机和遗传算法的基因表达谱数据分类-豆柴文库

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基于支持向量机和遗传算法的基因表达谱数据分类 Title:ClassificationofGeneExpressionDataBasedonSupportVectorMachineandGeneticAlgorithm Abstract: Inrecentyears,theclassificationofgeneexpressiondatahasbecomeacrucialtaskinbioinformaticsandbiomedicalresearch.Withtheadvancementsinhigh-throughputtechnologies,suchasmicroarrayandRNA-Seq,theamountofgeneexpressiondatahasexponentiallyincreased,makingitchallengingtoaccuratelyclassifyandanalyzethedata.ThispaperproposesanovelapproachthatcombinesSupportVectorMachine(SVM)andGeneticAlgorithm(GA)forgeneexpressiondataclassification.TheSVMalgorithmisutilizedforitsabilitytohandlehigh-dimensionaldatasets,whiletheGAisappliedforfeatureselectionandhyperparameteroptimization.Ourproposedmethodaimstoimprovetheaccuracyandrobustnessofgeneexpressiondataclassification,thusassistingresearchersinidentifyingpotentialbiomarkersandunderstandinggenefunctions. 1.Introduction Geneexpressiondataclassificationplaysasignificantroleinmolecularbiologyandmedicine.Itallowsresearcherstoidentifydisease-relatedgenes,understandgenefunctions,anddevelopnewdiagnosticandtherapeuticstrategies.Traditionalclassificationmethods,suchask-nearestneighbors(KNN)andNaiveBayes,havelimitationsinhandlinghigh-dimensionalgeneexpressiondata.Hence,thispaperproposesanintegratedapproachofSVMandGAtoovercometheselimitationsandenhanceclassificationaccuracy. 2.SupportVectorMachine(SVM) 2.1SVMAlgorithm SVMisasupervisedmachinelearningalgorithmthataimstofindanoptimalhyperplanethatseparatesdifferentclassesinahigh-dimensionalfeaturespace.Throughaprocesscalledkerneltrick,SVMcanefficientlyhandlenon-linearlyseparabledatasets.Thealgorithmfindsthehyperplanewiththelargestmargin,maximizingtheseparationbetweenclasses. 2.2SVMforGeneExpressionDataClassification SVMhasbeenwidelyusedingeneexpressiondataclassificationduetoitsabilitytohandlehigh-dimensionaldatasets.Itcanefficientlyfindthedecisionboundarythatbestseparatesthesamplesintotheirrespectiveclasses.TheSVMalgorithmnotonlyprovideshighaccuracybutalsoexhibitsgoodgeneralizationabili

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