Phân loại dữ liệu gien với giải thuật rừng ngẫu nhiên RF-C4.5 cải tiến : - Nguyễn, Vũ Lâm (Trường Đại học Cần Thơ, 2010)
Trong luận văn này,chúng tôi nghiên cứu các giải thuật máy học áp dụng cho phân lớp dữ liệu gien như:giải thuật máy học vector hỗ trợ,giải thuật rừng ngẫu nhiên các cây quyết định C4.5,giải thuật Cs4 và một giải thuật rừng ngẫu nhiên các cây quyết định C4.5 cải tiến(RF-C4.5).Chúng t6i đã xây dựng các rừng ngẫu nhiên như Breiman đề xuất dựa trên giải thuật C4.5,với thay đổi luật quyết định bình chọn số đông bởi luật quyết định cục bộ láng giền k gần nhat61 để nâng cao hiệu quả của mô hình ohân lớp.