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陈晓云 (陈晓云.) [1] (Scholars:陈晓云) | 肖秉森 (肖秉森.) [2] | 林莉媛 (林莉媛.) [3]

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Abstract:

基因表达数据具有高维、小样本、多噪声和高冗余的特点,使传统聚类方法效率较低.子空间分割是高维数据聚类的有效手段,但直接对基因表达数据进行子空间分割会降低聚类性能.为了更有效地聚类,文中提出低秩投影最小二乘回归子空间分割方法.首先利用改进的低秩方法将数据投影至潜在子空间,以便去除数据中可能的毁损,得到较干净的数据字典.然后采用最小二乘回归方法获得数据低维表示并构造仿射矩阵,利用该仿射矩阵实现聚类.在6个公开基因表达数据集上的实验表明文中方法的有效性.

Keyword:

低秩投影 基因表达数据 子空间分割 最小二乘回归 聚类

Community:

  • [ 1 ] [陈晓云]福州大学
  • [ 2 ] [肖秉森]福州大学
  • [ 3 ] [林莉媛]福州大学

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模式识别与人工智能

ISSN: 1003-6059

CN: 34-1089/TP

Year: 2017

Issue: 2

Volume: 30

Page: 106-116

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