【摘要】：基因表達數據具有樣本數少、基因維數高、非線性等特點,為能有效地處理基因表達數據,提出光滑近鄰表示子空間聚類算法.利用每個數據點的近鄰線性表示刻畫數據集的非線性特點,并對近鄰表示添加光滑約束,使數據點與近鄰的距離關系嵌入到該數據點的重構表示中.在基因表達數據上的實驗表明,所提出的方法優(yōu)于其他幾個現有方法,進而表明所提出方法對基因表達數據的聚類是有效的.
[Abstract]:In order to deal with gene expression data effectively, a smooth nearest neighbor representation subspace clustering algorithm is proposed in this paper, which is characterized by small number of samples, high gene dimension and nonlinearity. The nonlinearity of the data set is characterized by the linear representation of the nearest neighbor of each data point, and the smooth constraint is added to the nearest neighbor representation, so that the distance relationship between the data point and the nearest neighbor is embedded in the reconstruction representation of the data point. Experiments on gene expression data show that the proposed method is superior to other existing methods, and further shows that the proposed method is effective for clustering gene expression data.
【作者單位】： 福州大學數學與計算機科學學院;福州大學經濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(71273053,11571074) 福建省自然科學基金項目(2014J01009)
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：2136902