基于独立成分分析和随机森林判别法的Microarray分析及在分子生物学中的应用

• 作者: 刘红 华琳 汪伟 郑卫英
• 来源期刊: 中国优生与遗传杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 独立成分务析 随机森林 Microarray
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 专论
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: R318.04
• 语种: 中文

摘要

提出基于独立成分分析(ICA)和随机森林判别的Microarray分析方法.该方法先采用独立成分分析获取高阶统计信息,提取Microarray数据特征,达到降维的目的.再应用提取的特征,采用随机森林判别法对样本进行分类.数值分析结果表明,提取5个特征就可以使袋外样本OOB(out of bag)的分类错误率达到7.89%.该方法有效地降低了特征空问维数,具有较高的正确识别率,提高了算法的鲁棒性和灵活性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华琳		100	538	11.0	21.0
2	刘红		121	458	11.0	16.0
3	汪伟		25	153	5.0	12.0
4	郑卫英		30	45	5.0	5.0