Добро пожаловать в клуб

Показать / Спрятать  Домой  Новости Статьи Файлы Форум Web ссылки F.A.Q. Логобург    Показать / Спрятать

       
Поиск   
Главное меню
ДомойНовостиСтатьиПостановка звуковФайлыДефектологияКнижный мирФорумСловарьРассылкаКаталог ссылокРейтинг пользователейЧаВо(FAQ)КонкурсWeb магазинШкольникамКарта сайта

Поздравляем!
Поздравляем нового Логобуржца Monita со вступлением в клуб!

Реклама

КНИЖНЫЙ МИР

A Hybrid Feature Selection Model For Genome Wide Association Studies   Sait Can Yucebas

A Hybrid Feature Selection Model For Genome Wide Association Studies

232 страниц. 2014 год.
LAP Lambert Academic Publishing
Through Genome Wide Association Studies (GWAS) many SNP-complex disease relations have been investigated so far. GWAS presents high amount – high dimensional data and relations between SNPs, phenotypes and diseases are most likely to be nonlinear. In order to handle high volume-high dimensional data and to be able to find the nonlinear relations, data mining approaches are needed. In this work, a hybrid feature selection model of support vector machine and decision tree has been designed. This model also combines the genotype and phenotype information to increase the diagnostic performance. The model is tested on prostate cancer and melanoma data and shows promising results.
 
- Генерация страницы: 0.06 секунд -