一种寻找最优尺度因子法在基因表达谱数据的SVM分类中的应用

摘要：

基因表达谱数据分布不平衡、噪声巨大,当用σ值很小的二阶软间隔高斯核支持向量机分类的时候,容易使大多数训练数据被分到占统治地位的类中.因此,Brown等认为,为了分别控制两类错误数,可以在核矩阵K中增加对角矩阵λn+NI.通过选择合适的λ,可以使属于占统治地位的类的样本上产生较小的拉格朗日乘子;而处于次要地位的类的样本上产生较大的拉格朗日乘子.但是,目前没有统一的方法选择λ.因此,提出了一种根据b值确定λ的最优值的方法.实验表明,该方法的分类效果在同等条件下好于传统的方法.

关键词：基因表达谱、支持向量机、核矩阵、拉格朗日乘子

所属期刊栏目：11

分类号：O343.17(固体力学)

在线出版日期：2011-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：928-931