Multiple Optimal Classifiers based on Speciated Evolution for Classifying DNA Microarray Data

DNA 마이크로어레이 데이터의 분류를 위한 종분화 진화 기반의 최적 다중 분류기

DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.