【摘 要】
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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
【机 构】
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首都医科大学生物医学工程学院数学教研室,100069
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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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