n this paper, we proposed a new method of applying Support Vector Machines (SVMs) for cancer classification. We proposed a hybrid classifier that considers the degree of a membership function of each class with the help of Fuzzy Naive Bayes (FNB) and then organizes one-versus-rest (OVR) SVMs as the architecture classifying into the corresponding class. In this method, we used a novel system of ordering the recognized expression profiles by means of using FNB and genering SVMs with the OVR scheme. The results show that our hybrid classifier is comparable to the conventional methods.
PL
W artykule zaproponowano nową metodę klasyfikacji chorób onkologicznych. Użyto w niej m.in. naiwnego, rozmytego klasyfikatora bayesowskiego (ang. Fuzzy Naive Bayes) oraz maszyny z wektorami wspierającymi (ang. Support Vector Machines) jako systemu klasyfikującego. Tak powstały hybrydowy klasyfikator klasyfikuje choroby onkologiczne porównywalnie z konwencjonalnymi metodami.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.