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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Genetic Algorithm Based Hybrid Attribute Selection Using Customized Fitness Function

verfasst von : C. Arunkumar, S. Ramakrishnan, Siva Sai Dheeraj

Erschienen in: Computational Vision and Bio Inspired Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Attribute selection is an important step in the analysis of gene expression for cancer or illnesses in general. The huge dimensionality of gene expression data that includes many insignificant and redundant genes reduces the classification accuracy. In this study, we propose a hybrid attribute selection method to identify the small set of the most significant genes associated with the cause of cancer. The proposed method integrates the advantages of filter and a wrapper to perform attribute selection by devising a customized fitness function for the genetic algorithm. Three data sets are used that includes leukemia, CNS and colon cancer. Results of our technique are compared with the other standard techniques available in literature. The proposed hybrid approach produces comparably better accuracy than the standard implementation of the genetic algorithm.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Genetic Algorithm Based Hybrid Attribute Selection Using Customized Fitness Function
verfasst von
C. Arunkumar
S. Ramakrishnan
Siva Sai Dheeraj
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-71767-8_1