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논문 기본 정보
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초록·키워드
본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 높은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-014992239
