基于双正交非负矩阵三因式的肿瘤识别

• 作者: 方正文 王年 苏亮亮 谭青青
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 三因式分解 双正交非负矩阵 肿瘤识别 基因表达谱数据
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 29-36
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 5345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2015.06.006

摘要

基因表达谱数据分析已经逐渐成为疾病诊断和分类的常规步骤.目前人们对NMF(nonnegative matrix factorization)的大多数研究都专注于二因式分解.论文另辟蹊径,对BONMTF(bi-orthogonal nonnegative matrix tri-factorization)算法进行了系统化的分析,利用此算法得到表征样本属性的矩阵,并将其应用于基因表达谱数据分析,提高了样本识别率.实验采用4组具有代表性的肿瘤基因表达谱数据,其结果证明了论文方法针对不同数据集的识别率都比传统方法有所提高,具有一定的可行性及应用前景.

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	谭青青	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0
4	方正文	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	2	7	1.0	2.0