一种结合随机森林和邻域粗糙集的特征选择方法

针对肿瘤基因数据具有高维小样本的特性,为了提高传统基因分类方法的正确率,提出一种结合随机森林和邻域粗糙集的特征基因选择方法(Random Forest and Neighborhood Rough Set,RFNRS).该方法首先利用Relief算法,对原始的肿瘤基因数据进行权重选择,去除权重较低的特征子集;接着引入基于随机森林的封装式特征选择算法(Random Forest Wrapper Feature Select,RFWFS),以模型准确率作为评判准则,筛选特征子集;然后引入邻域粗糙集针对连续性的特征子集进行寻优处理;最后利用多个经典分类算法处理特征子集.经实验结果表明,该方法不仅在肿瘤基因特征子集的选择上具有良好的性能,同时在算法的分类性能上也有所提高.