| 基于改进标记传播算法的基因表达谱数据分析 |
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| 引用本文： | 王年,葛芳,王俊生,唐俊.基于改进标记传播算法的基因表达谱数据分析[J].中南大学学报(自然科学版),2014(7). |
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| 作者姓名： | 王年 葛芳 王俊生 唐俊 |
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| 作者单位： | 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61172127);安徽省自然科学基金资助项目(1208085MF93,1208085QF104);安徽大学“211工程”学术创新团队基金资助项目(KJTD007A) |
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| 摘 要： | 针对原始标记传播算法迭代次数过多和阈值选取的不确定性等问题,提出一种改进的标记传播算法,并将其应用于基因表达谱数据分析。首先将高维基因表达谱数据表示为权值矩阵,同时定义一个表示样本类别属性的标记序列,并将其中少量样本标记为已知;然后利用根据Gauss-Seidel迭代算法推导出的迭代公式更新标记序列,并证明标记序列的解的收敛性;最后采用正负标记的方式,根据标记序列各分量的符号差异实现数据类别的划分。通过白血病和结肠癌数据集实验,证明了本文方法的有效性。
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| 关 键 词： | 半监督学习 权值矩阵 标记传播 基因表达谱数据 |
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