换一批基于独立成分分析和随机森林判别法的Microarray分析及在分子生物学中的应用
Microarray analysis method based on independent component analysis and random forests discriminant
摘要提出基于独立成分分析(ICA)和随机森林判别的Microarray分析方法.该方法先采用独立成分分析获取高阶统计信息,提取Microarray数据特征,达到降维的目的.再应用提取的特征,采用随机森林判别法对样本进行分类.数值分析结果表明,提取5个特征就可以使袋外样本OOB(out of bag)的分类错误率达到7.89%.该方法有效地降低了特征空问维数,具有较高的正确识别率,提高了算法的鲁棒性和灵活性.
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分类号
R318.04（医用一般科学）
栏目名称
发布时间
2009-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
北京市教育委员会科技发展计划面上项目（(KM200910025006)）
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