面向缺失数据的基于凹对偶融合补偿项的亚组识别方法

摘要

本发明公开了一种面向缺失数据的基于凹对偶融合补偿项的亚组识别方法。首先，利用Logistic回归模型估计缺失概率；然后，建立一般平均项的fused‑LASSO凹对偶逆概率加权最小二乘补偿损失函数，通过极小化该损失函数进行参数估计使得同一亚组个体的一般平均项相等；最后，基于K‑Means聚类方法对带有缺失数据的样本进行亚组识别。该方法在样本量较大、缺失概率适中的情况下有很好的效果，并具有较强的通用性，可以在精准医疗等领域进行应用。