换一批基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法在代谢组学特征筛选中的应用
Genetic Algorithm Based on Partial Least Squares Linear Discriminant Analysis and its Application on Feature Selection of Metabonomics
摘要目的 探讨基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法特征筛选性能,并将其应用于高维代谢组学数据.方法 通过模拟试验验证基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法特征筛选能力,同时应用于卵巢良恶性肿瘤鉴别的代谢组学数据特征筛选分析.结果 模拟实验显示,基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法对信息变量的筛选能力明显优于偏最小二乘变量投影重要性指标；代谢组学数据分析显示,使用遗传算法筛选出的变量能够获得更低的误差率,该方法筛得的变量具有更大的概率包含了与某种生物学结果相关的代谢物.结论 基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法作为一种优化技术,在小样本条件下对高维数据的特征筛选具有较好的效果.
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