模式收缩最小二乘回归子空间分割

发布时间：2017-11-18 04:17

  本文关键词：模式收缩最小二乘回归子空间分割

  更多相关文章： 子空间分割 模式收缩 基因表达数据 交替优化

【摘要】：基因表达数据聚类为肿瘤新类别的发现提供了重要手段。然而,直接对原始数据进行聚类会在一定程度上丢失数据本身隐含的流形结构信息,影响子空间分割方法的聚类效果。为解决这一问题,提出模式收缩最小二乘回归(pattern shrinking least square regression,PSLSR)子空间分割方法。该模型能够同时进行模式收缩和仿射矩阵的学习,并利用交替优化方法进行求解。在6个基因表达数据上的实验结果表明该方法优于现有子空间分割方法。
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71273053,11571074) 福建省自然科学基金资助项目(2014J01009)
【分类号】：Q811.4;TP301.6
【正文快照】： 0引言基因表达数据的聚类是可以帮助人们认识和发现基因功能及肿瘤类型的有效方法。它根据数据间的相似性,将相似性高的数据归为同一类,将相似性低的数据归为不同类。基因表达数据聚类分为3种类型:基于基因的聚类、基于样本的聚类以及同时基于样本和基因的聚类[1]。近年来,子

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本文编号：1198512