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Optimization models for cancer classification: extracting gene interaction information from microarray expression data
Bioinformatics 2004 Mar 22;20(5):644-52

multi-class SVM なお話…筆者らはイロイロと違いを述べているけどね．例によって，Golub et.al. を使っている．他には Ramaswamy et.al. なデータも使っている．

SVM 的な考え方(境界幅が大きいのが良い classifier) ってのは，基本的には良い考えかただと思う．少なくとも数学的には……．でも，この考え方を bio な世界に応用する時には，発現量の線形和(hyper plane) が classifier になるのかどうかの考察が欲しいなと思う．予測そのものが目的だから考察は不要だっていうのも理解できるんだけどね．PCA みたいな線形分解の有効範囲の考察が次のステップ，例えば何故 Ramaswamy らのデータでは予測がうまく行かないのか・どうすれば解決できるのか，に繋がると思うのだ．