基于WEKA平台的C4.5基因分类方法

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近年来,利用机器学习和数据挖掘的的方法处理生物学中基因分类问题成为生物信息学的一个新兴研究方向.现有研究中,朴素贝叶斯方法及其改进算法以其简单高效的特点被广泛使用.但该方法过分依赖样本在样本空间的分布,假定属性间具有相对独立性,有潜在的不稳定性.在此基础上,引入C4.5决策树方法来处理基因分类的问题,该方法利用训练数据集的信息增益率来进行决策树分裂,利用C4.5决策树进行基因分类在稳定性上具有明显优势.
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