Cancer Classification From DNA Microarray Using Genetic Algorithms and Case-Based Reasoning
Notice bibliographique
Résumé
There are many similarities in the symptoms of several types of cancer and that makes it sometimes difficult for the physicians to do an accurate diagnosis. In addition, it is a technical challenge to classify accurately the cancer cells in order to differentiate one type of cancer from another. The DNA microarray technique (also called the DNA chip) has been used in the past for the classification of cancer but it generates a large volume of noisy data that has many features, and is difficult to analyze directly. This paper proposes a new method, combining the genetic algorithm, case-based reasoning, and the k-nearest neighbor classifier, which improves the performance of the classification considerably. The authors have also used the well-known Mahalanobis distance of multivariate statistics as a similarity measure that improves the accuracy. A case-based classifier approach together with the genetic algorithm has never been applied before for the classification of cancer, same with the application of the Mahalanobis distance. Thus, the proposed approach is a novel method for the cancer classification. Furthermore, the results from the proposed method show considerably better performance than other algorithms. Experiments were done on several benchmark datasets such as the leukemia dataset, the lymphoma dataset, ovarian cancer dataset, and breast cancer dataset.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».