基于稀疏表示和最小二乘回归的基因表达数据分类方法

• 作者: 简彩仁 陈晓云
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 最小二乘回归 基因表达数据 分类
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 738-741,745
• 页数: 5页
• 分类号: TP311|TP371
• 字数: 3024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2015.06.0738

摘要

提出基于稀疏表示和最小二乘回归的分类方法:用训练样本重构测试样本,先利用稀疏表示剔除噪声样本,接着用最小二乘回归和最近邻子空间准则对样本分类,可以克服传统分类方法存在的过拟合问题.在6个基因表达数据上的实验结果表明,该方法可以提高分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	福州大学数学与计算机科学学院	76	590	13.0	21.0
2	简彩仁	福州大学数学与计算机科学学院	18	17	2.0	3.0