Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11455/49732
標題: Multiclass Cancer Classification on Microarray Data by Logistic Regression Models
以多類別邏輯斯迴歸分類法則處理微陣列資料集之癌症多重分類之研究
作者: 陳齊康
林良盈
關鍵字: 數學類;基礎研究;微陣列;多重分類;邏輯斯迴;歸錯誤分類率
摘要: 
研究動機:微陣列晶片此先進科技已被使用在癌症的研究上。利用微陣列晶片同時掃瞄到的數以千計的基因表現量,可以發現腫瘤在分子層次上的差異,並依此判別在臨床上難以區分的不同癌症。使用統計方法分析微陣列資料在癌症二分類(如正常,患病)的研究已被廣泛的評詁,但是僅有少數的研究報告是有關於更重要的癌症的多重分類。研究目標:在本研究中,我應用以多類別邏輯斯迴歸為基礎的分類法則於微陣列晶片資料集上來處理癌症的多重分類問題。微陣列晶片資料集上含有類目或有序尺度的癌症分類資料(例如:組織樣本來自不同的癌症亞型,或是來自不同的癌症期別)。經由分析實際與模擬資料集,以錯誤分類率為準則,我們評估及比較邏輯斯迴歸模式分類方法與傳統常態假設區別函數分類方法在多重分類成效上的差異。
URI: http://hdl.handle.net/11455/49732
其他識別: NSC95-2118-M005-004
Appears in Collections:應用數學系所

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