Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2011.11a
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- Pages.1240-1242
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- 2011
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Multi-Class Classification Model Using Gene Expression Data Clustering
유전자 발현량 데이터의 클러스터링을 이용한 다중 클래스 분류 모델
- Kim, Hyun Jin (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Ahn, Jaegyoon (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Park, Chihyun (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Yoon, Youngmi (Dept. of Information Technology, Gachon University) ;
- Park, Sanghyun (Dept. of Computer Science, Yonsei University)
- 김현진 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 안재균 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 박치현 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 윤영미 (가천의과학대학교 정보공학부) ;
- 박상현 (연세대학교 컴퓨터과학과)
- Published : 2011.11.11
Abstract
본 논문에서는 여러 개의 클래스가 존재할 때, 각 클래스 내에서 샘플들을 클러스터링하고 서로 다른 클래스들과 분산도를 비교하여 클러스터가 가장 겹치지 않는 유전자 쌍들을 찾는다. 각 유전자 쌍에서 테스트 샘플과 가장 가까운 클러스터를 찾음으로써 클래스를 분류하고, 최종적으로 과반수 의결(Majority vote)하여 가장 많이 분류된 클래스를 최종 클래스로 확정한다. 그 결과, 해당 모델이 여러 개의 클래스를 가진 데이터에서 다른 비교 알고리즘의 모델들보다 높은 정확도를 나타내었다.
Keywords