文件名称：LoG矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法 (2013年)
文件大小：38KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-05 02:27:56
自然科学 论文
伴随着基因芯片的发展，通过研究海量的基因表达谱数据来识别肿瘤已成为生物信息学研究的热点．提出一种基于LoG(Laplace of Gaussian)矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法，该方法首先将样本数据映射为高维空间中的点，然后构建点与点之间的LoG矩阵，在保留样本分类信息的情况下，使得无结构信息的基因表达谱数据变成具有结构信息的图，再对LoG权值矩阵进行非负矩阵分解得到能够表征样本特征的特征分量，最后用KNN对样本进行分类．通过对白血病和结肠癌基因表达谱数据的特征提取，验证该文方法的可行性和有效性．