本文關(guān)鍵詞：模式收縮最小二乘回歸子空間分割

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【摘要】：基因表達數(shù)據(jù)聚類為腫瘤新類別的發(fā)現(xiàn)提供了重要手段。然而,直接對原始數(shù)據(jù)進行聚類會在一定程度上丟失數(shù)據(jù)本身隱含的流形結(jié)構(gòu)信息,影響子空間分割方法的聚類效果。為解決這一問題,提出模式收縮最小二乘回歸(pattern shrinking least square regression,PSLSR)子空間分割方法。該模型能夠同時進行模式收縮和仿射矩陣的學習,并利用交替優(yōu)化方法進行求解。在6個基因表達數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明該方法優(yōu)于現(xiàn)有子空間分割方法。
【作者單位】： 福州大學數(shù)學與計算機科學學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71273053,11571074) 福建省自然科學基金資助項目(2014J01009)
【分類號】：Q811.4;TP301.6
【正文快照】： 0引言基因表達數(shù)據(jù)的聚類是可以幫助人們認識和發(fā)現(xiàn)基因功能及腫瘤類型的有效方法。它根據(jù)數(shù)據(jù)間的相似性,將相似性高的數(shù)據(jù)歸為同一類,將相似性低的數(shù)據(jù)歸為不同類�；虮磉_數(shù)據(jù)聚類分為3種類型:基于基因的聚類、基于樣本的聚類以及同時基于樣本和基因的聚類[1]。近年來,子

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