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：汪伟; 华琳; 郑卫英; 刘红

来源：中国优生与遗传杂志, 2009, 17(08): 8-10.

• 独立成分分析
• 随机森林
• Microarray

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间维数,具有较高的正确识别率,提高了算法的鲁棒性和灵活性。

• 单位
  生物医学工程学院; 首都医科大学