基于稳定稀疏主成分的基因表达数据聚类分析方法

发布时间：2022-12-08 07:33

　　通过对基因表达数据的聚类分析能够较快地发现肿瘤细胞,较为准确快速地诊断疾病。本文在稀疏主成分的基础上,研究了基于稳定稀疏主成分的基因表达数据聚类分析方法的问题。改进的方法主要应用于解决稀疏主成分的Lasso方法在高维度中缺乏变量选择的一致性。使用直接聚类、主成分聚类、稀疏主成分、稳定稀疏主成分四种聚类方法对2个基因表达数据进行K均值聚类和层次聚类,比较方法的准确率,验证了基于稳定稀疏主成分的基因表达数据的聚类分析方法的准确度更高。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引 言
1 稳定的稀疏主成分
    1.1 主成分
    1.2 稀疏主成分
    1.3 稳定的稀疏主成分
2 聚类分析方法
    2.1 K均值聚类
    2.2 层次聚类
        (1)凝聚层次聚类:AGNES算法(自底向上)
        (2)分裂层次聚类:DIANA算法(自顶向下)
3 数据分析
    3.1 结肠直肠癌数据
    3.2 肺癌数据
4 结 论



本文编号：3713828