【摘要】：癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)具有高維、小樣本的特點(diǎn),對(duì)其進(jìn)行維數(shù)約減十分有必要。傳統(tǒng)的線性降維方法不能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的非線性關(guān)系,降維效果不好,因此,本文引入一種改進(jìn)距離的多組權(quán)局部線性嵌入(DMLLE)算法對(duì)其進(jìn)行降維。該算法采用一種改進(jìn)距離來計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的近鄰點(diǎn),為每一個(gè)近鄰引入多組線性無關(guān)的局部權(quán)向量進(jìn)行線性重構(gòu),通過最小化重構(gòu)誤差得到高維數(shù)據(jù)在低維空間的嵌入結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DMLLE算法對(duì)癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)有很好的降維效果。
[Abstract]:Cancer gene expression data have the characteristics of high dimension and small sample, so it is necessary to reduce the dimension of cancer gene expression data. The traditional linear dimensionality reduction method can not find the nonlinear relation between the data points, and the dimensionality reduction effect is not good. Therefore, this paper introduces a multi-group weighted local linear embedding (DMLLE) algorithm to reduce the dimension. The algorithm uses an improved distance to calculate the nearest neighbor points of each data point, and introduces multiple sets of linearly independent local weight vectors for each neighbor for linear reconstruction. By minimizing the reconstruction error, the embedding results of high-dimensional data in low-dimensional space are obtained. Experimental results show that the DMLLE algorithm has a good dimensionality reduction effect on cancer gene expression data.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：R310

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2283242