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摘要:
局部坐标稀疏表示可以使测试样本由其近邻样本线性近似表示,借鉴此思想,在稀疏表示模型中引入局部距离加权并添加非负约束,求解得到测试样本在训练集上的表示系数,根据表示系数的大小剔除训练集中的噪声点,在新的训练集上进行最小二乘子空间分类.在6个基因表达数据集上的实验结果表明,所提算法可以进一步改善分类质量.
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文献信息
篇名 基于局部坐标稀疏表示和最小二乘的基因表达数据分类
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 局部坐标表示 稀疏表示 最小二乘
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 软件与算法
研究方向 页码范围 19-22,28
页数 5页 分类号 TP391|TP311
字数 3577字 语种 中文
DOI 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.12.006
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 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 厦门大学嘉庚学院 18 17 2.0 3.0
3 张鹏涛 福州大学数学与计算机科学学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
局部坐标表示
稀疏表示
最小二乘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
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