基于MATLAB的DNA微阵列基因分类系统：t检验与RFE-SVM算法实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现DNA微阵列数据分析，通过t检验进行特征初筛，结合递归特征消除支持向量机(RFE-SVM)算法完成基因分类。系统可识别疾病相关关键基因，为生物标记物发现和疾病诊断提供技术支持。

详 情 说 明

基于t检验特征选择与RFE-SVM算法的DNA微阵列基因分类系统

项目介绍

本项目实现DNA微阵列数据的基因表达谱分析，通过t检验进行初步特征筛选，再采用递归特征消除支持向量机（RFE-SVM）算法进行基因分类。系统能够识别与特定生物状态（如正常/疾病）相关的关键基因，为疾病诊断或生物标记物发现提供数据支持。

功能特性

• 数据预处理：处理M×N基因表达矩阵（M个基因，N个样本）和对应的样本标签
• 显著性基因筛选：基于t检验的初步特征选择，默认p值阈值为0.05
• RFE特征优化：递归特征消除算法优化基因特征子集
• SVM模型训练：支持向量机分类器训练与分类评估
• 结果输出：

- 特征重要性排序列表 - 最优基因特征子集 - 分类性能评估报告（准确率、召回率、F1-score等） - 可视化结果（特征选择过程曲线、分类边界示意图等）

使用方法

1. 准备输入数据：

- 基因表达矩阵：M×N数值矩阵 - 样本标签：长度为N的分类标签向量

1. 设置参数：

- p值阈值（默认0.05） - SVM核函数类型 - RFE迭代次数等

1. 运行主程序：执行主函数开始分析流程

1. 获取输出结果：

- 关键基因标识符及表达数据 - 分类性能评估报告 - 可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了数据导入与预处理、基于t检验的差异基因筛选、递归特征消除优化特征子集、支持向量机模型构建与训练、分类性能评估与可视化结果生成等核心功能模块，实现了从原始基因表达数据到关键基因识别和分类模型评估的完整分析流程。