한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
- 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
- /
- Pages.205-207
- /
- 2004
- /
- 1598-5164(pISSN)
암 분류를 목적으로 하는 기계 학습 분류기를 위한 효과적인 유전자 선택 방법
The Method of Gene Selection for Machine Learning Classifiers In Career Classification
초록
유전자 발현 분석 시스템에 있어서 microarray 기술의 발전은 유전 질환 진단의 정확성과 신뢰도를 향상시키는 데에 큰 기여를 하였다. 다양한 microarray기술을 통해 얻은 대량의 유전자 발현 정보는 기계 학습분류기를 이용한 암의 분류와 진단, 예측 분야에도 효과적으로 이용될 수 있다. 이 과정에서 종류에 따른 암의 정확한 분류를 위해서는 되도록 해당 암 클래스와의 직접적인 연관이 있는 유전자만을 선택하여 활용하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 이러한 정보력 있는 유전자(informative gene)를 효과적으로 선택 할 수 있는 유전자 선택 방법을 제시하고, 이를 이용하여 세 가지 벤치마크 암 데이터에 대하여 체계적인 실험을 하였다. 그 결과 향상된 분류 성능을 확인할 수 있었다.
키워드