마이크로 어레이 상의 각 샘플별 유전자 발현패턴 및 기능별 분류그룹을 표현하는 정규화된 학습데이터를 생성하는 분류학습 데이터 생성수단;

분류모델을 생성하기 위한 입력 변수인 '학습데이터 반영 정도'와 '데이터 표현 정밀도'에 대한 입력값을 설정하는 학습데이터 입력변수 설정수단;

상기 입력된 '학습데이터 반영 정도'와 '데이터 표현 정밀도'로부터 분류모델 결정을 위한 학습 조절 변수 및 기저함수의 폭을 자동 설정하는 학습조절변수/기저함수 폭 설정수단;

상기 설정된 학습 조절 변수에 대하여 방사형 기저함수의 관련 변수인 함수의 개수, 중심 위치, 그리고 가중치를 자동 결정하여 후보 분류모델을 생성하는 후보분류모델 생성수단;

생성된 후보 분류모델의 검증오류율을 계산하고 최소 검증오류율을 가지는지를 검토하는 분류모델 검증수단; 및

상기 후보분류모델 생성부에서 생성된 모델에 대해 최소 검증오류율을 가지는 분류모델을 최종 분류모델로 결정하는 분류모델 결정수단;

을 포함하는 것을 특징으로 하는 방사형 기저함수를 이용한 마이크로 어레이 데이터 분류모델 생성시스템

제 5항에 있어서,

상기 기저함수의 개수(k)는 입력샘플 데이터 x 에 대한 분류 결과를 y라 가정할 때 아래의 수학식으로 표현하는 것을 특징으로 하는 방사형 기저함수를 이용한 마이크로 어레이 데이터 분류모델 생성방법

제 5항에 있어서,

상기 내부행렬(φ)은 아래의 수학식으로부터 구해지는 것을 특징으로 하는 방사형 기저함수를 이용한 마이크로 어레이 데이터 분류모델 생성방법

제 6항에 있어서,

상기 기저함수의 중심 위치(c)는, 행렬 φ를 특이값 분해(singular value decomposition)하여 우측 특이 행렬(Vφ)를 구한 후, Vφ 행렬의 1번째부터 k번째까지의 열벡터 v1,

제 6항에 있어서,

상기 기저함수의 가중치(w)는 아래의 수학식에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 방사형 기저함수를 이용한 마이크로 어레이 데이터 분류모델 생성방법