Un algorithme d’optimisation à haute dimension pour la fouille de données: méthode et application en onco-pharmacogénomique (original) (raw)

Abstract

ABSTRACT Nous proposons un algorithme de sélection de caractéristiques (feature selection) à haute dimension et son application en onco-pharmacogénomique pour le cancer du sein. Dans cette application, nous devons sélectionner un ensemble de gènes dont les niveaux d'expression permettent une prédiction efficace de la réponse des patientes à un traitement de chimiothérapie préopératoire. L'algorithme de sélection de caractéristiques que nous proposons est issu d'une heuristique d'optimisation de type line search, développée pour les problèmes à grande dimensionnalité. Cet algorithme développé pour des espaces continus est ici transposé aux espaces discrets et appliqué à la sélection de sous-ensembles de sondes à ADN.

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