Redukcja liczby atrybutów w zadaniach rozpoznawania komórek rakowych

• Autorzy: Szydłowska E.
• Konferencja: Środowiskowe Warsztaty Doktorantów Politechniki Opolskiej (I ; 14-16.V.2007 ; Opole - Jarnołtówek)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

The paper describes problem of feature selection. It refers to tumor cells recognition in bladder cancer. Two methods were presented. The first is analysis of the correlation matrix of attribute values and the second is example of the rough set theory.

Słowa kluczowe

PL

komórki rakowe; liczby atrybutów; rozpoznawanie komórek rakowych

EN

bladder cancer; tumor cells; recognition in bladder cancer

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Opolska
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 322, z. 59
• Strony: 43--44
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz.

Twórcy

autor

Szydłowska E.

• Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Instytut Automatyki i Informatyki, Politechnika Opolska

Bibliografia

• GUZ T.: Poprawa efektywności klasyfikatora „Box Classifier” w systemie „Metafer”, XIII Konferencja „Sieci i Systemy Informatyczne”, Łódź, 2005.
• PIRAMUTHU S.: “Wvaluating feature selection methods for learning in data mining applications”; European Journal of Operational Research 156 (2004); p.483-494
• Pawlak Z.: Rough Sets, Int. J. Comput. Sci. 11 (1982), 341-155
• WALCZAK B., MASSART D.L: “Rough sets theory”, Chemometrics and Intelligent Laboratory systems 47 (1999) 1-16
• STANISŁAWSKI W., SZYDŁOWSKA E.: „Analiza narzędzia Data Mining ORACLE 10g do klasyfikacji komórek nowotworowych w cytometrycznym systemie skaningowym” XII Konferencja użytkowników i deweloperów ORACLE, 17-20. 10.2006 Zakopane – Kościelisko, str. 251-263