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基于核范数凸优化的微阵列缺失点重建 被引量:1
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作者 孟繁驰 李书琴 蔡骋 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第2期660-664,共5页
为解决大多数基因微阵列矩阵中含有缺失点的问题,提出了基于矩阵核范数凸优化(Nuclear Norm Optimization)的微阵列缺失点的重建方法。该方法利用了微阵列矩阵中的冗余信息,使用矩阵填充(Matrix Completion,MC)来重建缺失点,实现了矩阵... 为解决大多数基因微阵列矩阵中含有缺失点的问题,提出了基于矩阵核范数凸优化(Nuclear Norm Optimization)的微阵列缺失点的重建方法。该方法利用了微阵列矩阵中的冗余信息,使用矩阵填充(Matrix Completion,MC)来重建缺失点,实现了矩阵的核范数凸优化。实验结果表明,矩阵填充在某些时间序列的微阵列数据集上与K最近邻(KNN)、贝叶斯主成分分析(BPCA)和局部最小二乘法(LLSimpute)相比表现出了较强的竞争力。由矩阵填充得到的矩阵,还可以替代广泛应用的局部最小二乘法中的行均值填充矩阵。矩阵填充和局部最小二乘法结合的方法在所有测试数据集的几乎所有缺失率下都取得了最低的重建错误率。 展开更多
关键词 微阵列缺失重建 核范数凸优化 矩阵填充 非精确增广拉格朗日乘子 局部最小二乘法
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