Boosting方法在高维数据分析中的应用

摘要

目的 随着现代基因组学、蛋白组学和代谢组学等研究兴起,产生了大量的高维组学数据.对高维组学数据的分析,其重要任务是对样品进行分类及筛选出具有生物学意义的特征标志物.本项研究针对这一问题,采用目前公认效果较好的Boosting方法进行高维数据分析,并探讨Boosting算法在高维数据研究中的应用条件和效果.方法 通过多次迭代,Boosting能够将基础弱分类器(决策树)形成优效分类器.模拟试验研究和验证了在含有大量无差异变量情况下对分类及变量重要性度量的效果,并通过实际基因表达数据进一步考核其应用效果.结果 模拟试验显示,应用Boosting方法与决策树所建的组合模型对分类具有较高的准确性,并对噪声变量的干扰具有一定的抵抗能力.分类的同时能够对变量的重要性进行有效的评价;在保留了所有基因的情况下,对结肠癌真实基因表达数据的分类效果甚为理想,并为医学研究中结肠癌致病基因的发现提供了线索.结论 基于决策树所构造的Boosting组合分类模型,可以有效地应用于高维数据的判别分类及变量重要性评价的问题.Boosting算法在解决小样本、多噪声的高维问题中表现出许多潜在的优势,与目前使用的其他方法相比,对于具有复杂结构高维数据,Boosting算法有其明显的自身特点,如运算速度快,适用性更强,软件实现相对容易等,是一种值得推荐和进一步研究的方法.