一种面向SNP数据的特征选择方法

    公开(公告)号:CN102629305B

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201210055566.5

    申请日:2012-03-06

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向SNP数据的特征选择方法。其具体步骤如下:首先进行数据预处理;然后用重新设计的Relief算法剔除无关SNP特征;然后用改进的SVM-RFE算法对SNP特征进行关键性程度排序;最后使用十字交叉验证来筛选关键SNPs。该发明结合了Filter式特征选择和Wrapper式特征选择的优势,并在机器学习过程中使用二次划分方法,解决了SNP数据特征选择中的高维小样本及SNP致病组合模式的问题,提高了分析效率和准确率。

    一种面向SNP数据的特征选择方法

    公开(公告)号:CN102629305A

    公开(公告)日:2012-08-08

    申请号:CN201210055566.5

    申请日:2012-03-06

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向SNP数据的特征选择方法。其具体步骤如下:首先进行数据预处理;然后用重新设计的Relief算法剔除无关SNP特征;然后用改进的SVM-RFE算法对SNP特征进行关键性程度排序;最后使用十字交叉验证来筛选关键SNPs。该发明结合了Filter式特征选择和Wrapper式特征选择的优势,并在机器学习过程中使用二次划分方法,解决了SNP数据特征选择中的高维小样本及SNP致病组合模式的问题,提高了分析效率和准确率。

    一种面向SNP数据的筛选方法

    公开(公告)号:CN102567652A

    公开(公告)日:2012-07-11

    申请号:CN201110413777.7

    申请日:2011-12-13

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明一种面向SNP数据的筛选方法。本方法操作步骤如下:首先利用单个SNP的作用和SNP之间的相互作用计算SNP分类权重;其次利用支持向量机筛选单核苷酸多态性位点。本发明一种面向SNP数据的筛选方法,不仅考虑了单个SNP的作用,还充分考察了SNP之间的相互作用,提高了与疾病相关SNP筛选的可靠性。

Patent Agency Ranking