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마이크로어레이 자료에서 서포트벡터머신과 데이터 뎁스를 이용한 분류방법의 비교연구
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  • 마이크로어레이 자료에서 서포트벡터머신과 데이터 뎁스를 이용한 분류방법의 비교연구
저자명
황진수,김지연,Hwang. Jin-Soo,Kim. Jee-Yun
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2009년|20권 2호|pp.311-319 (9 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

군집과 분류분석에서 L1 데이터 뎁스를 이용한 DDclust와 DDclass라고 불리는 로버스트한 방법이 Jornsten (2004)에 의하여 제안되었다. SVM-기반방법이 많이 사용되나 이상치가 있는 경우에는 약간의 문제가 있다. 유전자 자료에서는 유전자 수가 많기 때문에 적절한 유전자 선택과정이 필요하다. 따라서 적절한 유전자 또는 유전자 군집을 선택하여 분류에 이용하면 분류의 성능을 향상시킬 수 있다. 이러한 관점에서 뎁스 기반 분류방법과 SVM-기반 분류방법을 비교 연구하여 그 성능을 비교 하였다.

기타언어초록

A robust L1 data depth was used in clustering and classification, so called DDclus and DDclass by Jornsten (2004). SVM-based classification works well in most of the situation but show some weakness in the presence of outliers. Proper gene selection is important in classification since there are so many redundant genes. Either by selecting appropriate genes or by gene clustering combined with classification method enhance the overall performance of classification. The performance of depth based method are evaluated among several SVM-based classification methods.