论文摘要
通过对基因表达数据的聚类分析能够较快地发现肿瘤细胞,较为准确快速地诊断疾病。本文在稀疏主成分的基础上,研究了基于稳定稀疏主成分的基因表达数据聚类分析方法的问题。改进的方法主要应用于解决稀疏主成分的Lasso方法在高维度中缺乏变量选择的一致性。使用直接聚类、主成分聚类、稀疏主成分、稳定稀疏主成分四种聚类方法对2个基因表达数据进行K均值聚类和层次聚类,比较方法的准确率,验证了基于稳定稀疏主成分的基因表达数据的聚类分析方法的准确度更高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曲红艳,王化琨,周影,田甜,岳宇巍
关键词: 主成分,奇异值分解,稀疏主成分,稳定选择,聚类分析
来源: 黑龙江大学自然科学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学,生物学
单位: 黑龙江大学数学科学学院
基金: 黑龙江省教育厅科学技术资助项目资助(12531496)
分类号: O212.4;Q811.4
DOI: 10.13482/j.issn1001-7011.2018.05.219
页码: 401-408
总页数: 8
文件大小: 801K
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