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基于过采样技术和随机森林的不平衡微阵列数据分类方法研究
被引量：
9
1
作者
于化龙
高尚
+1 位作者
赵靖
秦斌
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第5期190-194,共5页
近年来,应用DNA微阵列技术对疾病,尤其是癌症进行诊断,已逐渐成为生物信息学领域的研究热点之一。对比其它的数据载体,微阵列数据通常具有一些独有的特点。针对微阵列数据样本分布不平衡这一特点,提出了一种基于概率分布的过采样技术,...
近年来,应用DNA微阵列技术对疾病,尤其是癌症进行诊断,已逐渐成为生物信息学领域的研究热点之一。对比其它的数据载体,微阵列数据通常具有一些独有的特点。针对微阵列数据样本分布不平衡这一特点,提出了一种基于概率分布的过采样技术,通过该技术可以为少数类建立一些合理的伪样本,从而使各类的样本数达到均衡,然后使用随机森林分类器对其进行分类。该方法的有效性和可行性已经在两个标准的微阵列数据集上得到了验证。实验结果显示,与传统的方法相比,该方法可以获得更好的分类性能。
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关键词
微阵列数据
样本分布不平衡
过采样技术
概率
分布
随机森林
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职称材料
题名
基于过采样技术和随机森林的不平衡微阵列数据分类方法研究
被引量：
9
1
作者
于化龙
高尚
赵靖
秦斌
机构
江苏科技大学计算机科学与工程学院
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第5期190-194,共5页
基金
国家自然科学基金(60873036)
国家教育部博士点基金新教师项目(20070217051)
江苏科技大学引进人才科研启动项目(35301002)资助
文摘
近年来,应用DNA微阵列技术对疾病,尤其是癌症进行诊断,已逐渐成为生物信息学领域的研究热点之一。对比其它的数据载体,微阵列数据通常具有一些独有的特点。针对微阵列数据样本分布不平衡这一特点,提出了一种基于概率分布的过采样技术,通过该技术可以为少数类建立一些合理的伪样本,从而使各类的样本数达到均衡,然后使用随机森林分类器对其进行分类。该方法的有效性和可行性已经在两个标准的微阵列数据集上得到了验证。实验结果显示,与传统的方法相比,该方法可以获得更好的分类性能。
关键词
微阵列数据
样本分布不平衡
过采样技术
概率
分布
随机森林
Keywords
Microarray data
Sample distribution imbalance
Oversampling technology
Probability distribution
Random forest
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于过采样技术和随机森林的不平衡微阵列数据分类方法研究
于化龙
高尚
赵靖
秦斌
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
9
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