Gene Selection based on Class Information

클래스 정보에 기반한 유전자 선택

여러 분류 문제에 다층퍼셉트론이 적용되어 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만, 암 분류를 위한 분류기로 사용되는데 있어서 문제점은 샘플데이터 수에 비해 입력으로 사용되는 유전자의 수가 너무 많기 때문에 좋은 성능을 기대하기 힘들다는 점이다. 또한 많은 입력노드로 인해 가중치 파라메터들의 수가 증가하기 때문에 학습시에 계산량의 부담을 가중시킨다. 따라서 본 논문에서는 많은 유전자중에서 암분류에 중요한 영향을 끼치는 유전자를 선택하는 방법을 제안한다. 이러한 유전자 선택을 위하여 클래스의 정보를 나타내는 척도를 분석하고 이를 기반으로 하여 분류율을 향상시킬 수 있는 유전자를 선택하는 방법을 제안한다. 이렇게 선택된 유전자를 입력으로 하여 분류기를 구성하여, 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.