为了解决传统基于同源序列比对的抗性基因识别方法中假阳性高、无法发现新的抗性基因的问题, 提出了一种利用随机森林分类器和K-Means 聚类降采样方法的抗性基因识别算法。针对目前研究工作中挖掘 盲目性大的问题, 进行两点改进：引入了随机森林分类器和188 维组合特征来进行抗性基因识别, 这种基于 样本统计学习的方法能够有效地捕捉抗性基因内在特性; 对于训练过程中存在的严重类别不平衡现象, 使用 基于聚类的降采样方法得到了更具代表性的训练集, 进一步降低了识别误差。实验结果表明, 该算法可以有效 地