基于Double-Bagging决策树的基因微阵列数据研究

• 作者: 袁科
• 来源期刊: 湖北汽车工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: Double-Bagging算法 Double-Bagging决策树 基因微阵列数据 分类器
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 电信与计算机技术
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5483.2009.02.011

摘要

Bagging通过组合不稳定的分类器在很大程度上降低了"弱"学习算法的分类误差.基于Torsten等人提出的Double-Bagging算法.本文对其加以修改并应用于基因微阵列数据的处理.在给定的训练数据集和测试集上试验并比较了多种分类器,结果表明Double-Bassing决策树分类精确度优于Bagging决策树和C4.5算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁科	湖北汽车工业学院电气与信息工程学院	4	16	2.0	4.0