基于闭合模式的高维基因表达谱多类分类

• 作者: 吴敏 易丽君 李宏 李翔 陈松乔
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 闭合模式 多类别 权重算法
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 1035-1041
• 页数: 7页
• 分类号: TP274
• 字数: 5056字
• 语种: 中文

摘要

针对多类高维基因表达谱的特点,提出一种基于闭合模式的多类分类算法CBCP,即根据垂直格式的数据集采用路径枚举的方法挖掘闭合模式,极大地减少了冗余模式的产生.然后,对所有闭合模式进行排序,通过覆盖训练集建立分类器.针对分类器无法识别的样本提出权重算法进行判断,克服了使用Default类预测不精确的问题.研究结果表明,CBCP与经典分类算法如CBA和C4.5相比具有更高的预测准确率,并且在基因数大幅增加而样本数不变的情况下仍具有较强的稳定性,证明CBCP的可扩展性强,适用于高维数据集的多类分类预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴敏	中南大学信息科学与工程学院	439	5230	34.0	47.0
2	陈松乔	中南大学信息科学与工程学院	316	3775	27.0	45.0
3	李宏	中南大学信息科学与工程学院	73	514	13.0	19.0
4	李翔	中南大学信息科学与工程学院	58	328	9.0	16.0
5	易丽君	中南大学信息科学与工程学院	3	7	2.0	2.0