TY -的A2 - Lu,林盟-杨,盛盟——郭、李盟——邵,方非盟——赵、杨盟——陈冯PY - 2015 DA - 2015/10/05 TI -系统评价的特征选择和分类算法使用模拟和真实的microrna的测序数据SP - 178572六世- 2015 AB -测序被广泛用于发现小分子核糖核酸(microrna)和疾病之间的联系。然而,负二项分布(NB)和高维度的数据使用顺序会导致低功耗结果和重现性较低。提出了几个统计学习算法解决测序数据,虽然评价这些方法是至关重要的,这样的研究比较少见。7的性能特征选择算法(FS),包括baySeq DESeq,磨边机,秩和检验,套索,粒子群乐观的决策树,和随机森林(RF),比较了在不同条件下模拟基于均值的差异,NB的色散参数和信号噪声比。真实的数据被用来评估射频性能的,逻辑回归和支持向量机。基于模拟和实际数据,我们将讨论的行为FS和分类算法。先验的算法发现频繁项集(mir - 133 a, mir - 133 - b, mir - 183, mir - 937,和mir - 96)从管制microrna六癌症基因组图谱的数据集。完全把这些发现,考虑计算内存需求,我们提出一个策略相结合的磨边机和DESeq大样本大小。SN - 1748 - 670 - 2015/178572 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2015/178572——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER