本文關(guān)鍵詞：基于旋轉(zhuǎn)森林的基因數(shù)據(jù)分類算法研究

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【摘要】：利用基因表達(dá)數(shù)據(jù)分類對癌癥等惡性疾病進(jìn)行識別,是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的一個典型應(yīng)用。決策樹算法作為一種基礎(chǔ)的機器學(xué)習(xí)算法,由于存在著理解性強,算法結(jié)構(gòu)簡單等優(yōu)點被廣泛運用,因此也產(chǎn)生了許多變體和集成方法。由于旋轉(zhuǎn)森林算法在精度和集成度方面的優(yōu)勢而在近些年引起了研究者的關(guān)注。然而由于基因表達(dá)數(shù)據(jù)存在非線性和不平衡的特點,使得旋轉(zhuǎn)森林算法的性能還需要進(jìn)一步提高。當(dāng)考慮到所有的樣本存在不一樣的分類代價時,除了追求分類精度外,對代價因素的處理也是一個必須面臨的問題。針對以上問題,本文結(jié)合基因表達(dá)數(shù)據(jù)的特點,進(jìn)行了以下方面的研究:(1)提出了一種基于核主成分分析的旋轉(zhuǎn)森林算法(KPCA-Ro F)。利用核主成分分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)從樣本空間到特征空間的非線性變換以及數(shù)據(jù)的差異性變換。借鑒支持向量機的思想和旋轉(zhuǎn)森林的集成方法,實現(xiàn)了基于核函數(shù)的旋轉(zhuǎn)森林算法。選擇高斯徑向基核函數(shù)為映射函數(shù),并且對其中的參數(shù)進(jìn)行了分析和選擇。實驗證明基于核主成分分析的旋轉(zhuǎn)森林在算法精度方面優(yōu)于原始的算法,并且在較小的集成度時就可以達(dá)到良好的效果。(2)結(jié)合幾種常用的代價因素類型,提出了嵌入代價敏感因素的旋轉(zhuǎn)森林學(xué)習(xí)算法(CS-Ro F)。首先,通過改變EG2代價敏感決策樹屬性分裂的度量方法,嵌入誤分類代價和測試代價;其次,在C4.5_cs代價敏感決策樹的基礎(chǔ)上嵌入拒識代價,形成了同時具有誤分類代價和拒識代價的旋轉(zhuǎn)森林算法。實驗結(jié)論表明,代價敏感學(xué)習(xí)方法是解決數(shù)據(jù)不平衡性的良好途徑;同時嵌入代價敏感因素可以降低平均分類代價并且保證了精度。
【學(xué)位授予單位】：中國計量大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：Q811.4;TP311.13;TP18

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本文編號：1166419