基于局部强化最小二乘回归子空间分割的基因表达数据聚类

发布时间：2017-11-15 15:31

  本文关键词：基于局部强化最小二乘回归子空间分割的基因表达数据聚类

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【摘要】：利用局部约束协同表示法改进最小二乘回归子空间分割方法,提出局部强化最小二乘子空间分割方法(LSLSR)。该方法通过近邻样本的协同作用强化重构系数使得LSLSR有更好的抗噪能力,结果表明该方法有较高的聚类准确率。
【作者单位】： 厦门大学嘉庚学院;福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：福建省科技创新平台建设项目(2009J1007) 福建省教育厅科技项目(JK2010001)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 聚类是模式识别研究的重要方向之一,其目标是将未知类别的数据根据某种特性分成不同的簇,使得每个簇都有相似的特点。聚类方法多种多样,传统的聚类方法:(1)基于划分的聚类方法,比如k-means算法[1];(2)基于层次的聚类算法,比如BIRCH算法[2];(3)基于密度的聚类算法,比如DB-SCAN

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本文编号：1190317