11、属性选择在微阵列数据中的应用

属性选择在微阵列数据中的应用

1. 引言

随着分子生物学的发展，微阵列技术已经成为研究基因表达模式的重要工具。然而，微阵列数据的特点是样本数量少但属性（基因）数量巨大，这给数据挖掘和分类算法带来了挑战。属性选择作为一种预处理技术，旨在减少不必要的属性，从而提高分类器的性能和效率。本文将详细介绍属性选择在微阵列数据中的应用，包括方法、实验和结果分析。

2. 属性选择方法

2.1 过滤方法

过滤方法是一种独立于分类器的属性选择技术，它通过探索训练数据的内在特性来评估属性的重要性。常用的过滤方法包括距离度量、信息度量、依赖度量和一致性度量。

2.1.1 距离度量

距离度量用于计算两个属性之间的差异。对于二分类问题，如果属性 (X) 比属性 (Y) 在两个类别的条件概率之间产生更大的差异，则属性 (X) 更具偏好。公式如下：

[ \text{len}(a, b) = \sqrt{(x_a - x_b)^2 + (y_a - y_b)^2} ]

2.1.2 信息度量

信息增益（Information Gain, IG）是一种常用的信息度量方法。它衡量一个属性的信息增益，定义为使用该属性前后的不确定性差异。公式如下：

[ \text{IG}(X) = H(Y) - H(Y|X) ]

其中，(H(Y)) 是目标属性 (Y) 的熵，(H(Y|X)) 是给定属性 (X) 的条件熵。

2.2 包装方法

包装方法依赖于特定的分类器来评估属性子集的质量。它使用数据挖掘算法本身进行子集评估