Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2013.11a
- /
- Pages.87-89
- /
- 2013
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Comparison of Gene Selection Method for Prediction of Non-muscle Bladder Cancer Recurrence
비침윤성 방광암 환자의 재발 예측을 위한 유전자 선택 기법 비교
- Lee, Kyung Seok (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
- Park, Hyun Woo (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
-
Park, Soo Ho
(Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University)
;
-
Yun, Seok Joong
(Department of Urology, Chungbuk National University College of Medicine)
;
-
Ryu, Keun Ho
(Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University)
- 이경석 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포매틱스 연구실) ;
- 박현우 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포매틱스 연구실) ;
-
박수호
(충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포매틱스 연구실)
;
-
윤석중
(충북대학교 의과대학 비뇨기학교실)
;
-
류근호
(충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포매틱스 연구실)
- Published : 2013.11.08
Abstract
이 논문에서는 비침윤성 방광암 환자의 재발 예측을 위해 마이크로어레이 데이터에서 최적의 속성 부분 집합을 찾고 이를 비교 평가한다. 정보 이득(information gain)을 통해 구한 상위 40개, 80개, 100개의 속성 집합과 FCBF(fast correlation based filter) 알고리즘을 적용하여 구한 최적의 속성 부분집합을 SVM 분류 모델에 적용하여 정확도를 비교 평가한 결과 정보 이득을 적용한 상위 100개 속성 부분집합의 분류 정확도가 가장 높게 나왔으며, FCBF 알고리즘을 적용한 속성 집합은 비교적 적은 속성을 사용하면서 이와 비슷한 분류 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.
Keywords