机器学习助力癌症识别：基于肝癌样本的探索性分析

2023-10-03 04:53:53

在医疗保健领域，数据挖掘正成为一种强大的工具，用于分析海量数据并发现有价值的见解。本文重点介绍了一个基于三种肝癌样本数据的探索性数据挖掘项目，该项目旨在通过使用主成分分析 (PCA) 和神经网络分类模型深入了解肝癌的分子特征。

主成分分析（PCA）

PCA是一种降维技术，用于识别数据中最重要的变量，同时最大化方差保留。在本文的项目中，PCA用于分析三种肝癌样本（HCC、ICC和CCC）的基因表达数据，以发现区分不同类型癌症的特征基因。

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

# 加载数据
data = pd.read_csv("gene_expression_data.csv")

# 标准化数据
data = data.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / np.std(x))

# 应用PCA
pca = PCA(n_components=10)
pca_data = pca.fit_transform(data)

# 绘制PCA图
plt.scatter(pca_data[:, 0], pca_data[:, 1])
plt.xlabel("主成分 1")
plt.ylabel("主成分 2")

PCA分析结果显示了不同肝癌类型在主成分空间中的独特聚集，表明存在特定的基因表达模式可以区分这些类型。

神经网络分类模型

为了进一步探索数据，本文项目还构建了一个神经网络分类模型，以预测基于基因表达特征的肝癌类型。

# 导入所需的库
import tensorflow as tf

# 定义模型架构
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(10,)),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(pca_data, labels, epochs=100)