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基于压缩感知的癌症基因表达数据分类

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摘要

提出了一种基于压缩感知原理的分类方法.把癌症基因表达数据分类问题归结为求解测试样本对于训练样本的稀疏表示问题,通过求解L1范数意义下的最优化问题来实现.提出的方法与Bagging神经网络和SVM的识别效果做了对比和分析,实验证明基于压缩感知的分类取得了相对较好的效果.

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来源
《中国计量大学学报》 |2012年第1期|70-74|共5页
作者
陆慧娟; 陆江江; 王明怡; 陆羿;
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作者单位

中国计量学院信息工程学院;

中国矿业大学信息与电气工程学院;

美国德州农工大学Prairie View分校计算机科学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类肿瘤诊断学;
关键词
基因表达数据; 压缩感知; 稀疏表示; L1范数;

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