本文關(guān)鍵詞：基于隨機森林算法的高維不平衡數(shù)據(jù)分類研究及應(yīng)用　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：高維不平衡數(shù)據(jù)廣泛存在于現(xiàn)實生活中,如垃圾郵件識別、故障診斷、人臉識別和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。如何對高維不平衡數(shù)據(jù)分類,提升少數(shù)類的識別率是當(dāng)今機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域重點研究課題之一。隨機森林算法是Breman提出的一種集成學(xué)習(xí)算法,該算法通過組合多棵決策樹對數(shù)據(jù)進行預(yù)測。隨機森林算法提出后憑借良好的性能在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但是隨機森林算法對高維不平衡數(shù)據(jù)分類時,會產(chǎn)生分類性能下降,決策樹規(guī)模大等問題。本文針對隨機森林算法在高維不平衡數(shù)據(jù)分類中存在的問題,從數(shù)據(jù)層面和算法層面分別對隨機森林算法進行研究與改進,本文的主要研究工作包括:(1)針對高維不平衡數(shù)據(jù)的類間不平衡問題提出DESMOTE算法。該算法是數(shù)據(jù)層面上的數(shù)據(jù)平衡方法,改善了傳統(tǒng)SMOTE算法易造成邊界模糊的問題。并在此基礎(chǔ)上提出了DESMOTE-RF算法,以AUC值作為隨機森林算法最后投票決策時的權(quán)值,使算法在分類預(yù)測時將原有的多數(shù)投票法改為加權(quán)投票法,以此來提高隨機森林算法在不平衡數(shù)據(jù)分類中的性能。(2)針對高維不平衡數(shù)據(jù)分類,在DESMOTE-RF算法的基礎(chǔ)上提出了DLPP-RF算法和D-SR-RF算法。在這兩個算法中決策樹的每個節(jié)點分裂之前,通過LPP或SR映射的方法將該節(jié)點數(shù)據(jù)映射到其它屬性空間中,在該屬性空間中能快速尋找到最優(yōu)分裂特征及最佳分裂點,得到原始屬性空間中近似最優(yōu)的決策樹分類器。這兩個算法大幅縮短了隨機森林算法中決策樹的構(gòu)建時間,減少決策樹的構(gòu)建規(guī)模,增加決策樹之間的差異性以及明顯提高了隨機森林算法的AUC值、G-means值和F-measure值。(3)最后將本文提出的D-LPP-RF和D-SR-RF算法用于癌癥診斷中�；虮磉_數(shù)據(jù)的興起為癌癥診斷提供了新的診斷方式,基因表達數(shù)據(jù)具有高維、不平衡以及樣本數(shù)量少等特點。將本文提出的算法應(yīng)用在基因表達數(shù)據(jù)分類中,并與原始隨機森林算法和三個在基因表達數(shù)據(jù)分類上性能表現(xiàn)良好的算法進行對比,驗證D-LPP-RF和D-SR-RF算法在基因表達數(shù)據(jù)上的分類性能。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP181

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本文編號：1321993