31、监督学习技术及其在计算生物学中的应用

监督学习技术及其在计算生物学中的应用

在当今的科技领域，数据分类是一项至关重要的数据挖掘任务，它在众多领域都有着广泛的应用，如管理科学、金融、经济学以及生物医学等。在计算生物学中，分类技术更是被广泛用于数据分析和预测，尤其是在处理基因表达微阵列数据时，能够帮助我们进行疾病检测、肿瘤识别以及治疗反应预测等重要工作。

1. 分类技术概述

目前，有多种二元分类技术被应用于基因表达数据的分类。常见的包括神经网络、决策树和支持向量机（SVM）。然而，这些技术都存在一定的局限性。神经网络和决策树虽然能为训练数据提供非常准确的模型，但这些模型的泛化能力较差；而支持向量机虽然能提供更具泛化性的模型，但对于大规模训练数据集，其计算复杂度可能会变得难以承受。

近年来，一种新的二元分类技术——Top Scoring Pair（TSP）被提出。该技术基于一个基因相对于另一个基因的过表达来确定两个类别的分离，通过选择基因对来最大化训练集上的分类准确率。例如，Price等人使用TSP分类器对胃肠道间质瘤和平滑肌肉瘤进行区分，在微阵列样本上获得了99.3%的准确率，对未来病例的估计准确率也达到了97.8%。从几何角度看，TSP所得到的分离代表了由两个基因所张成空间的第一和第三象限的角平分线。

2. 具体算法介绍

2.1 Top Scoring Pair（TSP）

TSP是一种用于基因表达数据的二元分类器，其核心在于检测“标记基因对”(i, j)，这些基因对在类别1和类别2中，事件x·,i < x·,j的概率存在显著差异。具体步骤如下：
1. 估计概率：通过计算x·,i < x·,j在各个样本中的相对频率，估计概率pi,j