通過對基因表達數據的聚類分析能夠較快地發(fā)現腫瘤細胞,較為準確快速地診斷疾病。本文在稀疏主成分的基礎上,研究了基于穩(wěn)定稀疏主成分的基因表達數據聚類分析方法的問題。改進的方法主要應用于解決稀疏主成分的Lasso方法在高維度中缺乏變量選擇的一致性。使用直接聚類、主成分聚類、稀疏主成分、穩(wěn)定稀疏主成分四種聚類方法對2個基因表達數據進行K均值聚類和層次聚類,比較方法的準確率,驗證了基于穩(wěn)定稀疏主成分的基因表達數據的聚類分析方法的準確度更高。 

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【文章目錄】：
0 引 言
1 穩(wěn)定的稀疏主成分
    1.1 主成分
    1.2 稀疏主成分
    1.3 穩(wěn)定的稀疏主成分
2 聚類分析方法
    2.1 K均值聚類
    2.2 層次聚類
        (1)凝聚層次聚類:AGNES算法(自底向上)
        (2)分裂層次聚類:DIANA算法(自頂向下)
3 數據分析
    3.1 結腸直腸癌數據
    3.2 肺癌數據
4 結 論



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