微阵列数据中一种改进Bagging决策树算法的研究

• 作者: 刘青 李海峰 袁科
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: Bagging决策树 基因微阵列数据 类分布置信度 中值离散化
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 78-80
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2005.06.028

摘要

针对基因微阵列数据具有高维度、小样本等独特的特点,本文研究并实现了旨在降低计算时间和提高精确度的Bagging决策树.本文提出了一个能极大地降低计算时间、同时对精确度影响不大的属性离散化过程,接着以一种新的类分布置信度的方式构造决策树,该方法在最终的Bagging组合方面有一定的优势.结合上述方法的Bagging决策树算法在基因微阵列数据集分类上取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘青	华中科技大学计算机科学与技术学院	39	138	6.0	10.0
5	袁科	湖北汽车工业学院电气工程系	4	16	2.0	4.0
6	李海峰	华中科技大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0