[ca] Un marc general per a la classificació de microarrays es proposa en aquest treball. Produeix classificadors precisos i fiables basats en un enfocament de dos passos. En el primer pas, el conjunt de característiques es veu reforçada per una sèrie de característiques basat en histograma corresponent a cada raïm produïda a través de l'agrupació jeràrquica, on pot ser un paràmetre (nombre màxim de gens dominants) sintonitzat sobre la base de les característiques del conjunt de dades. En el segon pas, un classificador fiable es construeix a partir d'un procés d'embolcall de la característica de selecció anomenat Improved Sequential Floating Forward Selection (IFFS) per triar adequadament un conjunt de característiques petit per a la tasca de classificació. Considerant l'escassetat de la mostra en els microarrays de dades, un paràmetre de fiabilitat ha estat considerat per millorar el procés de selecció de característiques, juntament amb la taxa de classificació d'error. Les diferents combinacions de taxa d'error i la fiabilitat s'ha utilitzat com la regla de puntuación. Linear Discriminant Analysis (LDA) i K-Nearest Neighbour (KNN) classificadors s'haN utilitzat per aquest treball i el rendiment ha estat comparat. El potencial del projecte de marc ha estat avaluat amb tres conjunts de dades disponibles al públic: còlon, limfoma i leucèmia. Els resultats experimentals han confirmat la utilitat de l'histograma basat en l'agrupació jeràrquica i l'algoritme representant característica nova generació. Una anàlisi a nivell de gen ha revelat que les millors característiques seleccionades per l'algorisme de selecció de característiques només té gens bàsics molt pocs constituents implicats. Els resultats comparatius mostren que el marc proposat pot competir amb l'estat de l'art de les alternatives.

[en] A general framework for microarray classification relying on histogram based hierarchical clustering is proposed in this work. It produces precise and reliable classifiers based on a two-step approach. In the first step, the feature set is enhanced by histogram based features corresponding to each cluster produced via hierarchical clustering, where a parameter (maximum number of dominant genes) can be tuned based on the dataset characteristics. In the second step, a reliable classifier is built from a wrapper feature selection process called Improved Sequential Floating Forward Selection (IFFS) to properly choose a small feature set for the classification task. Considering the sample scarcity in the microarray datasets, a reliability parameter has been considered to improve the feature selection process along with classification error rate. Different combinations of error rate and reliability has been used as the scoring rule. Linear Discriminant Analysis (LDA) and K-Nearest Neighbour (KNN) classifiers have been used for this work and the performances has been compared. The potential of the proposed framework has been evaluated with three publicly available datasets : colon, lymphoma and leukaemia. The experimental results have confirmed the usefulness of the histogram based hierarchical clustering and the new representative feature generation algorithm. A gene level analysis has revealed that the best features selected by the feature selection algorithm has only very few basic constituent genes involved. The comparative results showed that the proposed framework can compete with state of the art alternatives.