| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·随机森林背景及发展现状 | 第8-9页 |
| ·特征选择技术简介 | 第9-11页 |
| ·代谢组学数据分析简介 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-14页 |
| 2 随机森林及特征选择 | 第14-22页 |
| ·随机森林基本原理 | 第14-17页 |
| ·决策树 | 第14-15页 |
| ·随机森林 | 第15-17页 |
| ·随机森林的应用 | 第17页 |
| ·特征选择概述 | 第17-18页 |
| ·随机森林用于特征选择 | 第18-20页 |
| ·随机森林在代谢组学数据上的应用 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 融入新技术的随机森林特征选择技术 | 第22-37页 |
| ·结合人工对照变量的随机森林 | 第22-26页 |
| ·人工对照变量 | 第22-24页 |
| ·在色谱-质谱联用肝病数据上的应用 | 第24-26页 |
| ·迭代的随机森林特征选择 | 第26-36页 |
| ·迭代的特征评价(Recursive Feature Elimination,RFE) | 第26-28页 |
| ·在液相反相正离子肝病数据上的应用 | 第28-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 一种集成的特征选择方法 | 第37-49页 |
| ·多种机器学习方法的集成 | 第37-38页 |
| ·支持向量机 | 第38-39页 |
| ·遗传算法 | 第39页 |
| ·多种方法集成在时间序列数据上的应用 | 第39-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |