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摘要:
针对基因表达数据高维小样本特性所带来的维数灾难问题,结合回归和类别保留投影方法,提出一种新的基因表达数据降维方法,叫稀疏类别保留投影。相比类别保留投影,能有效避免类别保留投影在基因表达数据降维上存在的矩阵奇异和过拟合问题。通过对真实基因表达数据进行数据可视化和分类识别,验证了方法的有效性。
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文献信息
篇名 基于稀疏类别保留投影的基因表达数据降维方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 基因表达数据 高维小样本 类别保留投影 回归
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 873-877
页数 5页 分类号 TP391
字数 3434字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.04.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王文俊 西安电子科技大学计算机学院 7 43 5.0 6.0
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研究主题发展历程
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基因表达数据
高维小样本
类别保留投影
回归
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