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面向基因数据分类的核主成分分析旋转森林算法-计算机科学与探索
ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 E-mail: fcst@vip. 163.com Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 1673-9418/2017/ 11(10)- 1570-09 Tel: +86-10 doi: 10.3778/j.issn. 1673-9418.1608046 闈㈠悜鍩哄洜鏁版嵁鍒嗙被鐨勬牳涓绘垚鍒嗗垎鏋愭棆杞.鏋楃畻娉? 1+ 1 1 2 1 闄嗘収濞 锛屽垬浜氬嵖 锛屽瓱浜氱惣 锛屽叧 浼 锛屽垬鐮氱 1. 涓浗璁¢噺澶у 淇℃伅宸ョ▼瀛﹂櫌锛屾澀宸 310018 2. 涓浗璁¢噺澶у 鐜颁唬绉戞妧瀛﹂櫌锛屾澀宸 310018 Classifier Algorithm of Genetic Data Based on Kernel Principal Component Anal- ysis and Rotation Forest饊喗 1+ 1 1 2 1 LU Huijuan , LIU Yaqing , MENG Yaqiong , GUAN Wei , LIU Yanqiu 1. College of Information Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China 2. College of Modern Science and Technology, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China + Corresponding author: E-mail: hjlu@ LU Huijuan, LIU Yaqing, MENG Yaqiong, et al. Classifier algorithm of genetic data based on kernel princi- pal component analysis and rotation forest. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2017, 11(10) 锛?570-1578. 绱 Abstract: Rotation forest (RoF) algorithm is an ensemble classification algorithm using linear analysis theory and decision trees. The rotation forest achieves higher classification accuracy and superior performance with less num- 鎺 ber of classifiers. However, the classification accuracy decreases for gene expression data with linearly inseparable cases. To address this issue, this paper proposes a rotation forest algorithm based on kernel principal component
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