Classificazione del cancro basata sull'espressione genica a partire da dati microarray

La tecnologia dei microarray viene utilizzata per monitorare migliaia di geni in un momento simile. Questo lavoro impiega una tecnica di selezione delle caratteristiche per identificare i geni espressi in modo diverso, selezionando un sottoinsieme di geni, selezionando i geni più classificati o rimuovendo i geni ridondanti per migliorare il modello di classificazione. Questo lavoro presenta l'efficacia di tre metodi di selezione delle caratteristiche, ovvero ANOVA a una via, Kruskall-Wallis e T-Test per la selezione dei geni su tre dataset di microarray disponibili pubblicamente, seguiti dalla classificazione di questi ultimi utilizzando gli algoritmi di classificazione Naive Bayes, SVM binario e SVM multiclasse. I risultati mostrano l'efficacia degli algoritmi di selezione delle caratteristiche su tre dataset di microarray di cancro: MLL_Leukemia, Lung e SRBCT.