DNA微阵列数据判别的旋转森林方法

目的探讨旋转森林算法在DNA微阵列数据分类中的应用。方法通过对四个经典基因表达数据的分析考察旋转森林的分类效果,并与其他分类器进行比较,进一步调整算法参数并研究其对分类效果产生的影响。结果旋转森林对基因表达数据有较高且稳定的分类准确性,除了线性变换方式和集成规模对分类性能影响较大,分类效果不随算法其他几个主要参数变化。结论旋转森林在基因表达谱数据分类中有较好的判别结果。