改进的局部线性嵌入算法在癌症基因表达数据降维中的应用

发布时间：2018-10-20 12:50

【摘要】：癌症基因表达数据具有高维、小样本的特点,对其进行维数约减十分有必要。传统的线性降维方法不能发现数据点之间的非线性关系,降维效果不好,因此,本文引入一种改进距离的多组权局部线性嵌入(DMLLE)算法对其进行降维。该算法采用一种改进距离来计算每个数据点的近邻点,为每一个近邻引入多组线性无关的局部权向量进行线性重构,通过最小化重构误差得到高维数据在低维空间的嵌入结果。实验结果表明,DMLLE算法对癌症基因表达数据有很好的降维效果。
[Abstract]:Cancer gene expression data have the characteristics of high dimension and small sample, so it is necessary to reduce the dimension of cancer gene expression data. The traditional linear dimensionality reduction method can not find the nonlinear relation between the data points, and the dimensionality reduction effect is not good. Therefore, this paper introduces a multi-group weighted local linear embedding (DMLLE) algorithm to reduce the dimension. The algorithm uses an improved distance to calculate the nearest neighbor points of each data point, and introduces multiple sets of linearly independent local weight vectors for each neighbor for linear reconstruction. By minimizing the reconstruction error, the embedding results of high-dimensional data in low-dimensional space are obtained. Experimental results show that the DMLLE algorithm has a good dimensionality reduction effect on cancer gene expression data.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;
【分类号】：R310

【参考文献】

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【共引文献】

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