基于粒子群优化和判别熵信息的基因选择算法

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ＧｅｎｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ０ｎ
ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄＪ－ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅＥｎｔｒｏｐｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
剔除大量的冗余基因，以形成一个初选基因库。在初选基因库中，运用粒子群优化算法结合基因组，对不同类别问的判别熵信息
和样本分类准确率进行最优基因子集选择。在２组基因微阵列数据上的实验结果表明，该算法不仅能够获取较少冗余的可解释基因子集，而且对最终选择出的特征基因也能获得较高的样本识另率。关健诃：粒子群优化；判别熵；微阵列数据；基因选择；极端学习机；先验信息
ＧＵＡＮＪｉａｎ，Ｉ／ＡＮＦｅｉ，ＹＡＮＧＳｈａｎ－ｘｉｕ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅ￣ｉａｎｇ２１２０１３，Ｃｈｉｎａ）
［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）；Ｊ－ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅｅｎｔｒｏｐｙ；ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｄａｔａ；ｇｅｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；ｅｘｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅ；ｐｒｉｏｒ
ｇｅｎｅｓ，ｈｅｔｎｗｉｔｈｉｎｗｈｉｃｈＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｃｏｍｂｉｎｅＪ－ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ
ｗｈｉｃｈｓｈｏｗｈｅｔｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｅｌｅｃｔｓｌｅｓｓｒｅｄｎｄｕｎｔａｇｅｎｅｓｗｉｔｈｍｏｒｅｉｎｔｅｒｐｒｅａｂｔｉｌｉｙｔａｓｗｅｌｌａｓｉｎｃｒｅａｓｅｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．
第３９卷第ｌ１期
、，ｏ１．３９
ＮＯ．１１
计
算
机
工
程
百度文库
２０１３年１１月
Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０ｌ３
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・
人工智能及识别技术・
文章缩号Ｉ１００ｏ＿３４２８（２ｏ１３）１１ — 一０ｌ８７－＿０４
文ｌ峨标识码：Ａ
中圈分类号ＩＴＰ３０１．６
基于粒子群优化和判别熵信息的基因选择算法
关健，韩飞，杨普秀
（江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏镇江２１２０１３）
摘
要：为了以较少冗余的特征基因得到较高的分类准确率，提出一种基因选择算法。通过分析基因对不同类别间的判别熵信息，
ｅｎｒｏｔｐｙａｎｄｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｒａｔｅｔｏｇｅｔｈｅｒｔｏｓｅｌｅｃｔｈｅｔｏｐｔｉｍａｌｇｅｎｅｓｕｂｓｅｔ．Ｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｔｅｓｔｅｄｏｎｗｏｔｃｏｍｍｏｎｕｓｅｄｍｉｃｒｏａｒｒａｙ－ｄａｔａ，
ＩＡｂｓｔｒａｃｔ］Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅ￣ａｎｅｗｈｙｂｒｉｄｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｅｌｅｃｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅｇｅｎｅｓｗｉｔｈｌｉ￣ｌｅｒｅｄｎｄｕａｎｃｙｎｄａｈｉｇｈ
ｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．ＭｏｓｔｒｅｄｕｎｄａｎｔｇｅｎｅｓａｒｅｗｅｅｄｅｄｏｕｔｂｙＪ－ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅｅｎｔｒｏｐｙｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｅｒｅｎｔｃａｔｅｇｏｒｉｅｓｔｏｆｏｍｒｔｈｅｐｏｏｌｏｆ