【摘 要】
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针对肿瘤基因表达谱的特点,提出基于低秩图正则非负矩阵分解（LG N M F ） 的特征提取方法,解决了NMF算法中缺少数据的全局信息,提升特征提取的有效性.该算法在NMF算法的基础上引
【机 构】
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江西理工大学电气工程与自动化学院,赣州市立医院信息技术科
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针对肿瘤基因表达谱的特点,提出基于低秩图正则非负矩阵分解（LG N M F ） 的特征提取方法,解决了NMF算法中缺少数据的全局信息,提升特征提取的有效性.该算法在NMF算法的基础上引入低秩图约束,提高 了对数据局部和全局结构的描述,使得经过特征提取后的特征空间具有更强的分类能力.通过LG N M F 算法对肿 瘤基因表达谱数据集进行降维,获得低维特征空间,再使用KNN 分类器对低维特征空间进行分类.通过与N M F、 GNMF和 RGNMF算法在四组标准肿瘤基因表达谱数据集进行对比,实验结果表明L G
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