| 基于稀疏表示和最小二乘回归的基因表达数据分类方法 |
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| 引用本文： | 简彩仁,陈晓云. 基于稀疏表示和最小二乘回归的基因表达数据分类方法[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2015, 43(6): 738-741 |
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| 作者姓名： | 简彩仁 陈晓云 |
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| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院，福建 福州 350116,福州大学数学与计算机科学学院，福建 福州 350116 |
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| 基金项目： | 福建省优秀人才支持计划（No.XSJRC2007-11）,国家自然科学基金资助（No. 71273053） |
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| 摘 要： | 提出基于稀疏表示和最小二乘回归的分类方法:用训练样本重构测试样本,先利用稀疏表示剔除噪声样本,接着用最小二乘回归和最近邻子空间准则对样本分类,可以克服传统分类方法存在的过拟合问题.在6个基因表达数据上的实验结果表明,该方法可以提高分类准确率.
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| 关 键 词： | 稀疏表示；最小二乘回归；基因表达数据；分类 |
| 修稿时间： | 2014-04-02 |
Gene expression data classification model based on sparse representation and least square regression |
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| JIAN Cairen and CHEN Xiaoyun. Gene expression data classification model based on sparse representation and least square regression[J]. Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition), 2015, 43(6): 738-741 |
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| Authors: | JIAN Cairen and CHEN Xiaoyun |
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| Affiliation: | College of Mathematics and Computer Science,College of Mathematics and Computer Science |
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| Abstract: | Gene expression data classification model based on sparse representation and least square regression |
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| Keywords: | sparse representation least square regression gene expression data classification |
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