基于穩(wěn)定稀疏主成分的基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類分析方法
發(fā)布時間:2022-12-08 07:33
通過對基因表達(dá)數(shù)據(jù)的聚類分析能夠較快地發(fā)現(xiàn)腫瘤細(xì)胞,較為準(zhǔn)確快速地診斷疾病。本文在稀疏主成分的基礎(chǔ)上,研究了基于穩(wěn)定稀疏主成分的基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類分析方法的問題。改進(jìn)的方法主要應(yīng)用于解決稀疏主成分的Lasso方法在高維度中缺乏變量選擇的一致性。使用直接聚類、主成分聚類、稀疏主成分、穩(wěn)定稀疏主成分四種聚類方法對2個基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行K均值聚類和層次聚類,比較方法的準(zhǔn)確率,驗(yàn)證了基于穩(wěn)定稀疏主成分的基因表達(dá)數(shù)據(jù)的聚類分析方法的準(zhǔn)確度更高。
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
0 引 言
1 穩(wěn)定的稀疏主成分
1.1 主成分
1.2 稀疏主成分
1.3 穩(wěn)定的稀疏主成分
2 聚類分析方法
2.1 K均值聚類
2.2 層次聚類
(1)凝聚層次聚類:AGNES算法(自底向上)
(2)分裂層次聚類:DIANA算法(自頂向下)
3 數(shù)據(jù)分析
3.1 結(jié)腸直腸癌數(shù)據(jù)
3.2 肺癌數(shù)據(jù)
4 結(jié) 論
本文編號:3713828
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0 引 言
1 穩(wěn)定的稀疏主成分
1.1 主成分
1.2 稀疏主成分
1.3 穩(wěn)定的稀疏主成分
2 聚類分析方法
2.1 K均值聚類
2.2 層次聚類
(1)凝聚層次聚類:AGNES算法(自底向上)
(2)分裂層次聚類:DIANA算法(自頂向下)
3 數(shù)據(jù)分析
3.1 結(jié)腸直腸癌數(shù)據(jù)
3.2 肺癌數(shù)據(jù)
4 結(jié) 論
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