Gene Feature Extraction Based on Nonnegative Dual Graph Regularized Latent Low-Rank Representation
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Aiming at the problem of gene expression profile’s high redundancy and heavy noise, a new feature extraction model based on nonnegative dual graph regularized latent low-rank representation (NNDGLLRR) is presented on the basis of latent low-rank representation (Lat-LRR).
By introducing dual graph manifold regularized constraint, the NNDGLLRR can keep the internal spatial structure of the original data effectively and improve the final clustering accuracy while segmenting the subspace.
The introduction of nonnegative constraints makes the computation with some sparsity, which enhances the robustness of the algorithm.
Different from Lat-LRR, a new solution model is adopted to simplify the computational complexity.
The experimental results show that the proposed algorithm has good feature extraction performance for the heavy redundancy and noise gene expression profile, which, compared with LRR and Lat-LRR, can achieve better clustering accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Guoliang& Hu, Zhengwei. 2017. Gene Feature Extraction Based on Nonnegative Dual Graph Regularized Latent Low-Rank Representation. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133694
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Guoliang& Hu, Zhengwei. Gene Feature Extraction Based on Nonnegative Dual Graph Regularized Latent Low-Rank Representation. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133694
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Guoliang& Hu, Zhengwei. Gene Feature Extraction Based on Nonnegative Dual Graph Regularized Latent Low-Rank Representation. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133694
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1133694
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر