基于模糊K近邻的miRNA表达谱数据分析

摘要

cqvip:为了有效地解决肿瘤的二分类问题,首先采用Fisher准则法对miRNA表达谱数据集进行特征选择,然后利用模糊K近邻(FKNN)算法对待测样本进行分类,最后采用留一法交叉验证评估分类性能。与4种分类方法进行对比,实验结果表明:该方法在分类性能上具有优越性,即选取4个miRNAs生物标记物就能获得96.77%的分类精度,与此同时,AUC值为0.9732。1引言miRNAs是一种小的非编码RNA,它的大小在19到25个核苷酸之间,对许多蛋白质编码基因的输出有一定的影响。