基于非负矩阵分解和Normal_Matrix的肿瘤基因分类

• 作者: 叶爱霞 王年 苏亮亮
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 肿瘤 基因表达谱 非负矩阵分解 Normal_Matrix
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 生命科学
• 页码范围: 90-94
• 分类号: TP18
• 字数: 3320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2012.03.016

摘要

文中提出了一种结合非负矩阵分解和Normal_Matrix谱分解技术的肿瘤基因分类方法.其分类过程首先是利用fdr_test记分准则粗略除去噪声基因以实现基因表达谱数据的初步降维,进而运用非负矩阵分解萃取基因间的综合属性,通过综合属性构造样本间的Normal_Matrix并对其进行奇异值分解获取表征样本类别属性的谱分量实现肿瘤类型的分类识别.采用三组具有代表性的肿瘤基因表达谱数据进行实验,通过与其他方法的对比,其结果证明了文中方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王年	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	93	1089	17.0	29.0
2	苏亮亮	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	9	26	3.0	4.0
3	叶爱霞	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	2	1.0	1.0