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基于L2,1范数和拉普拉斯流形的RLSDSPCA降维方法

摘要

本发明提供一种基于L2,1范数和拉普拉斯流形的RLSDSPCA降维方法,对基因表达数据进行特征基因选择和癌症样本分类。通过降维方法对基因表达数据进行数据降维,对降维后的数据进行特征基因选择和癌症样本分类。本发明有效地提高了基因表达数据特征基因的选择水平和癌症样本的分类效果。

著录项

  • 公开/公告号CN114139606A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN202111319593.4

  • 发明设计人 於东军;张陆星;闫贺;刘岩;

    申请日2021-11-09

  • 分类号G06K9/62(20220101);G16B35/00(20190101);

  • 代理机构32203 南京理工大学专利中心;

  • 代理人岑丹

  • 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

  • 入库时间 2023-06-19 14:23:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-04

    公开

    发明专利申请公布

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