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一文掌握SVM用法（基于R语言）这是生信技能树一文系列推文，前面的目录：一文学会WGCNA分析一文看懂主成分分析SVM 背景知识支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，就是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
看起来这个定义是不是专有名词太多呀！其实还有要完全理解SVM原理及算法，还需要理解线性回归，最小二乘法，逻辑回归，线性分类器，线性可分，核函数，损失函数，但是不要怕，不具体理解SVM原理及算法，我们仍然是可以使用它，左右不过是一个分类器罢了，就是根据一堆自变量来预测因变量，所以就是变量预测，值得一提的是，SVM通常应用于二元分类变量预测，但是经过一些改进也可以勉强对多元分类变量预测，同时基于SVM的SVR也可以预测连续变量。
通俗的理解，我们想根据年收入来预测某家庭是贫穷还是富有，可以简单的按照年收入50万来进行分类，这个时候就只有一个自变量，就是收入的金额这个数值，因变量也很简单，就是二元分类情况。
只不过通常我们要使用SVM的场景，因变量肯定不止一个，阈值也没有那么简单找到。
SVM示例二元分类变量预测毫无疑问，生物学领域最经典的二元分类变量就是病人的生死问题啦！load('~/Documents/Rdata/TCGA-LUAD-survival_input.Rdata')## 上面的测试数据大家可以发邮件给我索要，我的邮箱是******************#首先你会有一个表达矩阵如下，每个病人的每个基因都有表达量。
exprSet[1:4,1:2]## TCGA-05-4244-01A-01T-1108-13 TCGA-05-4249-01A-01T-1108-13## hsa-let-7a-1 3985 8916## hsa-let-7a-2 7947 17800## hsa-let-7a-3 4128 9079## hsa-let-7b 9756 32960#然后你会有这些病人的临床信息head(phe)## ID event race age gender stage days age_gr oup## 52.70.0 TCGA-05-4244 0 <NA> 70 male iv 0 older## 52.70.0.2 TCGA-05-4249 0 <NA> 67 male ib 1158 older## 52.70.0.3 TCGA-05-4250 1 <NA> 79 female iiia 121 older## 58.73.0 TCGA-05-4382 0 <NA> 68 male ib 607 older## 58.73.0.1 TCGA-05-4389 0 <NA> 70 male ia 1369 older## 58.73.0.2 TCGA-05-4395 1 <NA> 76 male iiib 0 older## time## 52.70.0 0.000000## 52.70.0.2 38.600000## 52.70.0.3 4.033333## 58.73.0 20.233333## 58.73.0.1 45.633333## 58.73.0.2 0.000000#当然，我这里举例就只关心生死这个情况。
一种基于遗传算法和SVM的特征选择
黄炜;黄志华
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2010(020)006
【摘要】特征选择可以选出最有利于分类的特征,加快算法的运行速度,消除冗余,提高分类准确率.文中提出了一种基于遗传算法的特征选择方法.在遗传算法中结合支持向量机和分类权值的评价准则设计并实现了适合于该模型的适应度函数,并通过实验确定其参数.设计合理的罚函数.根据特征的数量给予一定的惩罚.针对移动企业客户恶意欠费行为,提出并建立基于支持向量机的消费欺诈预警模型.实验将此特征选择方法应用于消费欺诈预警模型中,结果验证了该方法的有效性,得到了满意的分类准确率.
【总页数】4页(P21-24)
【作者】黄炜;黄志华
【作者单位】福州大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350002;福州大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350002
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种基于SVM特征选择的油气预测方法 [J], 姚凯丰;陆文凯;丁文龙;张善文;肖焕钦;李衍达
2.基于自适应遗传算法和SVM的特征选择 [J], 计智伟;吴耿锋;胡珉
3.一种基于MA-LSSVM的封装式特征选择算法 [J], 林棋;张宏;李千目
4.一种基于FA-SVM的热门微博特征选择及预测方法研究 [J], 周剑峰
5.一种基于遗传算法优化的大数据特征选择方法 [J], 张文杰; 蒋烈辉
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2018年第1期计算机与现代化JISUANJI YU XIANDAIHUA总第269期文章编号：1006-2475 (2018) 01 -0011-08基于ACCA-FCM和SVM-RFE的蓄电池SOH特征选择算法刘微，杨慧婕，刘守印(华中师范大学物理科学与技术学院，湖北武汉490079)摘要：由于铅酸蓄电池老化程度受诸多因素影响，且蓄电池老化实验受完全充放电时间和样本数量限制，使得基于小样本的具有代表性的特征集的选择在蓄电池健康状态（S O H)预测中显得尤为重要。
因此在对蓄电池进行特性分析的基础 上，提出基于无监督的AC C A-FC M和有监督的SV M-R FE相结合的蓄电池S O H特征选择算法。
该算法利用改进的蚁群聚类算法（A C C A)从全局特征集中选取有效的特征值聚类中心，克服模糊C均值聚类算法（F C M)聚类中心敏感和局部最优问题，并根据特征之间相关性排除冗余特征;再通过SV M-R FE特征排序算法剔除非关键干扰（低预测性）特征，最终 得到与待测结果最大相关最小冗余的低维特征子集，且在保证精度的前提下，避开了完全放电过程。
经基于支持向量机(S V M)的蓄电池S O H预测模型验证，放电q期特征构成的最优特征子集可准确预测铅酸蓄电池的健康状态。
关键词：特征选择；蚁群聚类算法；模糊C均值聚类算法；SVM-RFE;健康状态中图分类号:TP18 文献标识码:A d o i：10. 3969/j. issn. 1006-2475.2018.01.003A Feature Selection Algoritlim of Battery SOH Based on ACCA-FCM and SVM-RFELIU Wei，YANG Hui-jie，LIU Shou-yin(College of Physical Science and Technology，Central China Normal University，Wuhan 4300A bstract: In the p rediction of the lead-acid battery state of health ( SOH)，the selection of representative feature set based onsmall sample plays a n important role，considering the various factors resulting in the batery aging and the restriction of tlie batery aging experiment that the full charge and discharge time and the number of samples are limited. Therefore，based on the analysis of batery characteristics，an SOH feature selection algoritlim based on unsupervised ACCA-FCM and supervised SVM-RFE is proposed. The algorithm，first，utilizes the improved ant colony clustering algorithim ( ACCA) to select thie effective eigenvalue clustering center from the global feature set，which overcame the clustering center sensitivity and local means clustering algorithm (F C M)，and removes the redundant features by the features correlation；SVM-RFEfeature sorting algorithm，rules out the non-critical interference (L ow pred ictive) features; and finally，obtains the low-dimensional eigenvector with the l argest correlation as well as the minimum redundancy of the test result，and avoids the process of complete discharge under the premise of ensuring the accuracy. The SOHmodel of the battery is verified by the support vector machine ( SVM)，which has been improved significant and accurate.K ey w o rd s：feature selection；ant colony clustering algorithm; fuzzy C-means clustering algorithm; SVM-RFE; state of health；引言铅酸蓄电池作为后备电源系统的重要储能设备 和电动产品的主要动力源在生活中日趋普遍[1]，其 使用寿命受到广泛关注。
基于K-S检验的Relief特征基因选择方法程璐;李欣;王薇;邓佳颖;邢阳阳【摘要】文章在分析两种基因数据分析技术的基础上,提出一种基于K-S检验与Relief特征选择算法相结合的基因识别方法.首先采用K-S检验选择出具有一定区分能力的基因,然后利用Relief算法对筛选出来的基因子集进行特征选择,将该方法分别与K-S检验、Relief算法进行对比,以验证该算法的可行性.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2017(000)013【总页数】2页(P103-104)【关键词】基因数据;K-S检验;Relief基因特征选择算法;分类精度【作者】程璐;李欣;王薇;邓佳颖;邢阳阳【作者单位】河南师范大学计算机科学与技术学院,河南新乡 453007;河南师范大学计算机科学与技术学院,河南新乡 453007;河南师范大学计算机科学与技术学院,河南新乡 453007;河南师范大学计算机科学与技术学院,河南新乡 453007;河南师范大学计算机科学与技术学院,河南新乡 453007【正文语种】中文适合度检验法（Kolmogorov-Smirnov，K-S）是一种常用的非参数统计方法，对两类样本的分布形状差异很敏感，主要用于比较两类样本是否同分布。
Relief根据特征评估近距离样本的区分能力特征，简单易用并能取得良好的特征选择效果，但是该特征选择方法在搜索时不能处理冗余特征的问题，本文将K-S检验与Relief算法相结合，提出一种基于K-S检验的Relief基因特征选择方法，通过K-S检验过滤掉大部分冗余和噪声基因，保留具有显著区分能力的基因，有效增强了种群基因的多样性；再通过Relief算法对这些基因进行特征选择，避免粒子搜索时不考虑特征之间的相关性而陷入局部最优，从而获得较高的分类准确度，快速获得最优特征子集，最后将该方法分别与K-S检验、Relief算法进行对比。
1.1 K-S检验算法K-S检验基于累积分布函数，是一种典型的非参数检验方法，用以检验一个累积分布是否符合某种理论分布，或者比较两个累积分布是否存在显著性差异。
多组筛选差异基因可以采用多种方法，包括基于统计和机器学习的方法。
以下是其中几种常见的方法：
1. t-test：通过比较两组之间的均数来筛选差异基因。
这种方法简单易懂，但可能会受到离群值和方差的影响。
2. ANOVA：通过比较三组或更多组之间的均数来筛选差异基因。
这种方法可以处理更多的数据，并且可以检测到不同组之间的基因表达差异。
3. SAM (Significance Analysis of Microarrays)：通过比较两组之间的基因表达谱来筛选差异基因。
该方法考虑了数据的变异性和重复性，提高了筛选的准确性。
4. EdgeR：用于处理RNA-seq数据，通过比较不同组之间的基因表达水平来筛选差异基因。
该方法考虑了数据的可变性，并使用负二项分布来描述基因表达的分布情况。
5. DESeq2：类似于EdgeR，也是一种用于处理RNA-seq数据的统计方法。
它可以处理不同批次之间的实验偏差，并提供更加稳定和准确的差异表达基因结果。
6. limma：用于比较两组或多组之间的基因表达谱。
该方法使用线性模型来描述基因表达数据，并使用贝叶斯方法进行统计推断。
以上方法各有优缺点，应根据具体情况选择适合的方法进行差异基因筛选。
基于支持向量机的基因选择算法研究的开题报告一、选题背景与意义随着生物技术的快速发展和高通量技术的广泛应用，基因芯片技术已经成为生物领域中不可缺少的一种研究手段。
但是，由于基因芯片上包含的基因数量实在太多，且其中大部分基因都不是研究目标，因此对基因进行筛选成为研究的首要问题。
基于支持向量机的基因选择算法能够有效地减少冗余基因，并且提高预测准确率，已经成为基因选择领域的热门算法研究方向。
二、研究内容及研究方法本课题旨在通过研究基于支持向量机的基因选择算法，深入探究这一算法的内在机理，并从中提取相关的特征，应用于实际的基因选择问题中。
本研究将采用实证研究方法，通过对不同的基因数据集进行研究，分析不同特征下支持向量机算法的性能和表现，并对其作出评估与分析。
三、研究目标1、掌握支持向量机的理论基础及其在基因选择中的应用；2、实现基于支持向量机的基因选择算法；3、通过分析实验数据，评估算法性能；4、探索基于支持向量机的基因选择算法在实际应用中的潜在优势。
四、研究难点及解决方案1、基因选择算法的效率和准确性难以平衡。
解决方案：通过改进算法，例如利用并行算法或分布式策略等方法，提高算法的运行效率；同时，针对算法的优化和特征选择等方面进行研究，提高算法的准确性和表现。
2、基于支持向量机的基因选择算法在应用中面临的具体场景和问题不同。
解决方案：通过对不同场景和不同问题的实验研究，提取有效的特征，挖掘其内在规律，建立模型，实现模型的精度优化。
五、预期成果1、精通基于支持向量机的基因选择算法的理论基础和实现方法；2、开发实现基于支持向量机的基因选择算法；3、具备分析实验数据，评估算法性能的综合能力；4、发表高水平论文若干篇，提出有助于提升支持向量机算法性能的优化策略。
六、进度计划第一年：1、阅读相关论文和资料，掌握基于支持向量机的基因选择算法的理论和方法；2、针对已有的基因数据集进行实验，评估算法的性能；3、编写研究报告，提交中期检查材料。
r语言随机森林筛选基因在生物信息学领域，基因筛选是一项非常重要的任务，它可以帮助科研人员找到与特定生物过程或疾病相关的关键基因。
而随机森林是一种常用的机器学习算法，可以有效地进行基因筛选并识别出重要的特征。
本文将重点介绍如何使用R语言中的随机森林算法进行基因筛选的方法和步骤。
我们需要准备好基因表达数据，通常是一个包含多个样本和基因表达水平的数据集。
接下来，我们将使用R语言中的随机森林包（randomForest）来构建一个随机森林模型。
在构建模型之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
随机森林是一种集成学习方法，通过同时训练多个决策树来进行预测。
在每棵决策树的训练过程中，会随机选择一部分样本和特征进行训练，这样可以减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
最终，通过对每棵决策树的结果进行投票或取平均值来得到最终的预测结果。
在基因筛选中，随机森林可以帮助我们识别出对目标变量（比如疾病状态）影响最大的基因。
通过查看每个特征（基因）在随机森林模型中的重要性分数，我们可以确定哪些基因对于区分不同样本类别最为关键。
在R语言中，我们可以使用以下代码来构建和训练随机森林模型：```Rlibrary(randomForest)# 读取数据集data <- read.csv("gene_expression_data.csv")# 将数据集分为训练集和测试集set.seed(123)trainIndex <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))trainData <- data[trainIndex,]testData <- data[-trainIndex,]# 构建随机森林模型model <- randomForest(Class ~ ., data=trainData, ntree=500, importance=TRUE)# 查看基因重要性print(importance(model))```在上述代码中，我们首先读取基因表达数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。
随机森林筛选关键基因
随机森林是一种集成学习方法，它可以用于特征选择，包括筛
选关键基因。
在生物信息学和基因表达分析中，随机森林可以用来
识别对特定生物学过程或疾病状态具有重要影响的基因。
首先，随机森林通过对训练数据的多个随机子集进行决策树的
构建，然后将这些决策树进行组合，来进行特征的重要性评估。
在
基因表达数据中，这意味着可以利用随机森林来确定哪些基因对于
区分不同生物学状态（如疾病和健康状态）最为关键。
在使用随机森林进行关键基因筛选时，首先需要准备基因表达
数据作为输入。
然后，可以利用随机森林算法对这些数据进行训练，并得出每个基因的重要性得分。
这些得分可以帮助确定哪些基因对
于区分不同条件最为重要。
此外，随机森林还可以提供特征重要性排名，这有助于确定哪
些基因是最关键的。
通过设定一个阈值，可以筛选出具有最高重要
性得分的基因作为关键基因。
需要注意的是，随机森林并不是唯一用于筛选关键基因的方法，
还有其他的特征选择算法可以用于相似的任务。
因此，在使用随机
森林进行关键基因筛选时，需要结合领域知识和对其他方法的比较，以确保得出的结果是可靠的。
总的来说，随机森林是一种强大的工具，可以用于筛选关键基因，但在使用过程中需要综合考虑数据质量、算法参数设置等因素，以得出科学可靠的结果。
基于数据处理的肿瘤基因选择系统田梓君;崔新于【摘要】近年来,随着肿瘤医院就诊人数的不断增多,特征基因提取已成为中内外学者研究的热门,研究成果也为临床癌症的分析诊断及预测提供了极大的便利.然而,由于基因表达谱数据具有维度高、样本少、复杂多样的特点,准确地挖掘基因数据中所蕴含的肿瘤信息基因成为当前的首要挑战.文章阐述了在Matlab2010b编程环境下开发的肿瘤基因数据选择系统,介绍了改进后信噪比与支持向量机回归特征消去(SVM-RFE)的基因选择方法相结合对于基因选择的优异性,对于筛选出对分类有益的特征基因具有良好的效果.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2017(000)008【总页数】2页(P35-36)【关键词】特征基因;系统开发;改进的信噪比【作者】田梓君;崔新于【作者单位】河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡 453007;河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡 453007【正文语种】中文肿瘤是目前威胁人类生命健康最主要的元凶之一，因而通过基因表达谱的信息基因进行肿瘤的早期诊断已然成为当今国内和国际上研究热点。
基因表达谱具有样本少、维数高、噪声高、数据冗余的特点[1]，处理数据时“过拟合”现象和“维数灾难”都给基因数据选择方法提出了不小的挑战。
在肿瘤基因表达谱中，每个样本都会记录组织细胞中所有可测基因的表达水平，但实际上只有少部分基因才真正和样本类别相关。
因而基因选择的目的就是要尽可能选择那些与肿瘤基因密切相关，并且包含样本分类信息的基因，也称肿瘤信息基因。
本软件系统主要包括：数据标准化、改进的信噪比进行基因初选、SVM-RFE进行基因精选，最终以图形的形式得以体现。
本系统使用M atlab2010b或以上版本作为运行环境，它具有非常低的硬件要求和平台支持，可以保证该肿瘤基因选择系统在各预定功能上实现。
可运行于W indow s2000，W indows XP，W indows 7等操作系统。
基于机器学习的基因表达数据分析方法探究 近年来，随着机器学习技术的不断发展和完善，它被广泛应用于各个领域中，其中包括生物学，从而促进了生命科学的快速发展。在生物学中，机器学习技术主要应用于基因组学领域中的数据分析与挖掘中，基因表达数据的分析和处理是其中的重要工作之一。本文将探讨基于机器学习的基因表达数据分析方法。
一、基因表达数据的分析 基因表达是指基因在细胞中转录成mRNA并进一步转化成蛋白质的过程。基因表达在细胞生命活动过程中起着至关重要的作用。而基因表达数据则指在不同条件下，基因表达量的差异所产生的数据。基因表达数据的分析，对于研究基因功能及相关疾病发生机制具有重要的意义。
基因表达数据的分析过程主要可以分为以下几个步骤： 1. 数据预处理，包括去除噪声、标准化等。 2. 数据探索，比如，生成散点图、箱线图等，可以帮助我们观察基因表达的分布情况、异常值和离群值等。
3. 基因差异表达分析，对两组或多组基因表达数据进行比较，找出显著差异的基因，以及对比研究条件下基因的表达信息。
4. 基因共表达分析，研究不同基因表达量之间的相关性，找出具有共同生物学功能的基因。
5. 基因功能注释，研究差异表达基因的生物学功能和通路富集。 二、机器学习在基因表达数据分析中的应用 基因表达数据呈现出的高维度、复杂性等特征，传统的数据分析方法已经无法满足对大规模、高质量、 多维度数据分析的需要，因此引入机器学习技术是非常必要的。机器学习技术可以帮助我们在大规模数据中挖掘出有用的信息，找出数据的模式和规律，从而更深入地研究基因的生物学特性。在基因表达数据分析中，常用的机器学习方法主要包括以下几种：
1. 聚类分析 聚类分析是将在基因表达数据中发现相似性，即基因在不同的条件下，具有相似的表达模式。因此，聚类分析可以用于把大量数据分类到有限的类别中。聚类分析可以帮助我们发现在一个给定数据集中，哪些样本更相似，并将样本分类到不同的簇中。
