| 基于鉴别主成份分析的基因表达数据特征提取 |
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| 引用本文： | 廖海斌,徐洪章.基于鉴别主成份分析的基因表达数据特征提取[J].燕山大学学报,2010,34(5). |
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| 作者姓名： | 廖海斌 徐洪章 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，郑州市重大攻关项目 |
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| 摘 要： | 针对高维小样本数据特征提取问题,通过融合主成份分析(PCA)和线性判别分析(LDA),提出一种鉴别主成份分析方法。通过对PCA主成份进行单个线性判别,选择主要反应类间差异的主成份来构造特征空间。对yeast和NCI基因表达数据的实验结果表明:该方法在降维的同时能获得较好的判别特征,且能避免线性判别分析方法的奇异性。在子空间的聚类识别率相比PCA提高了20%以上,且具有较好的可视化效果,说明了用该方法对高维小样本数据进行特征提取的有效性。
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| 关 键 词： | 主成份分析 线性判别分析 子空间 基因表达数据 |
Gene expression data feature extraction based on discriminant principal component |
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| LIAO Hai-bin,XU Hong-zhang.Gene expression data feature extraction based on discriminant principal component[J].Journal of Yanshan University,2010,34(5). |
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| Authors: | LIAO Hai-bin XU Hong-zhang |
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