针对基因表达谱的高维、小样本及高噪声等特点,提出一种选择性集成分类方法。首先,采样改进的分类信息指数法进行属性约简,剔除大量无效基因实现降维;然后,基于bootstrap技术的样本扰动和核模糊粗糙集的特征扰动构建多个样本子集,训练多个基分类器;最后,采用教与学优化算法构建选择性集成分类器。仿真实验结果表明,算法在分类精度、集成规模及稳定性等方面具有较强优势。
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