L1范数支持向量机在代谢组学中的应用

• 作者: 丁义明 丁国辉 吴俊芳 孙建强 黄慎
• 来源期刊: 波谱学杂志
• 学科: 物理学
• 关键词: 模式识别 L1范数支持向量机(L1-norm SVM) 正交偏最小二乘(O-PLS) 代谢组学 核磁共振(NMR)
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 67-77
• 页数: 11页
• 分类号: O482.53
• 字数: 5236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11938/cjmr20150108

摘要

代谢组学是关于生物体内源性代谢物质的整体及其变化规律的科学，也是一个数据密集型的研究领域，由此使得模式识别在代谢数据处理中有重要作用．L1范数支持向量机(L1-Norm Support Vector Machines, L1-norm SVMs)作为在模式识别领域中准确、稳健的方法，在代谢组学中的应用较少．该文应用L1-norm SVM方法对小鼠感染血吸虫后的代谢数据进行了分析，分析结果显示L1-norm SVM在聚类与特征选择方面具有优势，并表明它在代谢组学领域的应用有着潜力和前景．