13、机器学习算法在癌症数据中的应用及胰腺癌检测模型

机器学习算法在癌症数据中的应用及胰腺癌检测模型

机器学习算法在癌症数据分类中的应用

深度学习方法提升癌症数据分类准确性

在癌症数据分类中，一种深度学习方法展现出了良好的效果。该方法通过学习一级分类器结果之间的关系，相比独立训练模型，能自动学习特征，从而提高预测准确性。实验采用了TCGA的乳腺癌、胃癌和肺癌RNA测序数据，原始读取计数用于识别差异表达基因，FPKM值用于分类。结果显示，该深度学习方法比一级模型和多数投票算法具有更高的准确率。

基于迁移学习的癌症分类方法

Sevakula等人提出了一种基于迁移学习的方法，假设不同肿瘤类型之间存在共同特征，通过训练自动编码器学习初始参数，再针对特定问题进行参数微调。具体步骤如下：
1. 特征选择 ：使用个体训练误差减少（ITER）排名方法对特征进行排序，为输入数据中的每个特征独立训练线性分类器，根据训练误差对特征进行排序，选择训练误差最小的特征。
2. 特征归一化 ：使用零一归一化方法或均值 - 方差归一化方法对选定的特征值进行归一化。
3. 权重初始化 ：使用自动编码器初始化神经网络各层的权重，每个自动编码器的结构与相应层匹配，依次学习各层的权重，直到最后一个隐藏层。
4. 权重微调 ：使用基于中位数的方法对深度神经网络（DNN）的权重进行微调。
5. 分类 ：将数据通过DNN转换为更适合分类的表示，然后将新构建的特征输入到Softmax分类器、随机森林（RF）和核支持向