Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
- 2005.07b
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- Pages.259-261
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- 2005
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- 1598-5164(pISSN)
Gene Selection using Principal Component Analysis for Molecular classification
Principal Component Analysis를 이용한 Gene Selection
- Lim Soo-Hong (Dept. of Computer and Information Communication Engineering, Hankuk University of Foreign Studies) ;
- Sohn Kirack (Dept. of Computer and Information Communication Engineering, Hankuk University of Foreign Studies) ;
- Hong Sung-Yong (Dept. of Computer and Information Communication Engineering, Hankuk University of Foreign Studies)
- Published : 2005.07.01
Abstract
수천개의 Gene Expression Measurement를 생성해 내는 DNA Microarray 연구는 조직과 세포의 표본으로부터 진단에 유용한 Gene Expression 정보를 모으게 된다. 이런 종류의 Data를 분석하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 새로운 방법이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Gene Expression Data에 대한 고유벡터(Eigen Vector)를 이용하여 SVM의 성능을 향상시키고 질병진단에 유용한 Gene을 찾아 내는 알고리즘을 기술한다. 고유벡터를 통하여 Gene을 선택적으로 SVM Learning에 참가 시키고 분류의 결과를 통하여 추가된 Gene이 질병 진단에 미치는 영향력을 알아냄으로써 질병에 대한 Gene 역할을 파악 하는데 활용할 수 있다.
Keywords