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In this paper, we dealt with feature selection problem of large-scale and high-dimensional biological data such as omics data. For this problem, most of the previous approaches used simple score function to reduce the number of original variables and selected features from the small number of remained variables. In the case of methods that do not rely on filtering techniques, they do not consider the interactions between the variables, or generate approximate solutions to the simplified problem. Unlike them, by combining set covering and clustering techniques, we developed a new method that could deal with total number of variables and consider the combinatorial effects of variables for selecting good features. To demonstrate the efficacy and effectiveness of the method, we downloaded gene expression datasets from TCGA (The Cancer Genome Atlas) and compared our method with other algorithms including WEKA embeded feature selection algorithms. In the experimental results, we showed that our method could select high quality features for constructing more accurate classifiers than other feature selection algorithms.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Results
4. Conclusion
참고문헌
참고문헌 (28)
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1. [학술지(정기간행물)] - Alexe, G. / 2005 / Logical analysis of diffuse large B-cell lymphomas / Artificial Intelligence in Medicine 34 : 235 ~ 267
2. [학술지(정기간행물)] - Alexe, G. / 2006 / Breast cancer prognosis by combinatorial analysis of gene expression data / Breast Cancer Research 8 (4) : r41 ~
3. [학술지(정기간행물)] - Alexe, G. / 2004 / Ovarian cancer detection by logical analysis of proteomic data / Proteomics 4 : 766 ~ 783
4. [학술지(정기간행물)] - Alexe, G. / 2006 / Pattern-based feature selections in genomics and proteomics / Annals of Operations Research 148 : 189 ~ 201
5. [학술지(정기간행물)] - Apiletti, D. / 2012 / MaskedPainter: Feature selection for microarray data analysis / Intelligent Data Analysis : 717 ~ 737
2. [학술지(정기간행물)] - Alexe, G. / 2006 / Breast cancer prognosis by combinatorial analysis of gene expression data / Breast Cancer Research 8 (4) : r41 ~
3. [학술지(정기간행물)] - Alexe, G. / 2004 / Ovarian cancer detection by logical analysis of proteomic data / Proteomics 4 : 766 ~ 783
4. [학술지(정기간행물)] - Alexe, G. / 2006 / Pattern-based feature selections in genomics and proteomics / Annals of Operations Research 148 : 189 ~ 201
5. [학술지(정기간행물)] - Apiletti, D. / 2012 / MaskedPainter: Feature selection for microarray data analysis / Intelligent Data Analysis : 717 ~ 737
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