【摘要】：基因表達數(shù)據(jù)具有高維、小樣本、多噪聲和高冗余的特點,使傳統(tǒng)聚類方法效率較低.子空間分割是高維數(shù)據(jù)聚類的有效手段,但直接對基因表達數(shù)據(jù)進行子空間分割會降低聚類性能.為了更有效地聚類,文中提出低秩投影最小二乘回歸子空間分割方法.首先利用改進的低秩方法將數(shù)據(jù)投影至潛在子空間,以便去除數(shù)據(jù)中可能的毀損,得到較干凈的數(shù)據(jù)字典.然后采用最小二乘回歸方法獲得數(shù)據(jù)低維表示并構(gòu)造仿射矩陣,利用該仿射矩陣實現(xiàn)聚類.在6個公開基因表達數(shù)據(jù)集上的實驗表明文中方法的有效性.

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3 徐晨曦,李演仁;運用空間分割前向競爭網(wǎng)絡(luò)的學習性能研究[J];空軍雷達學院學報;2004年01期

4 楊照芳;劉光遠;程靜;汪琳薇;;子空間分割指數(shù)熵及其在非線性檢驗中的應(yīng)用研究[J];信號處理;2014年01期

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本文編號：2567990