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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이선호 (세종대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
683 - 696 (14page)

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표본의 다범주 표현형을 예측하는데 사용되는 최적의 유전자집단이란 적은 수의 유전자로 표현형을 정확히 예측할 수 있는 유전자들의 모임이다. 특이발현유전자를 검색하는 통계량은 이미 여러 가지가 있고, K-평균 군집화를 곁들여 중복성이 적은 특이발현유전자들을 선택 가능하다. 이들을 바탕으로 적은 수로 정확하게 다범주 분류가 가능한 유전자집단을 구성할 수 있도록 수정한 입자최적화 방법을 제안한다. 널리 알려진 ALL 248례와 SRBCT 83례를 이용하여 제안된 방법으로 최적유전자집단을 찾을 수 있음을 보였다.
#K-means clustering #multi-class classification #mRMR #optimal gene set #particle swarm optimization #다범주 분류 #입자군집 최적화 #K-평균 군집화

목차

Abstract
1. 서론
2. 최적유전자집단을 구성하는 통계적 방법들
3. 방법 제안
4. 자료분석
5. 결론
References
요약

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