![](/images/graphics-bg.png)
Joint L12-Norm Constraint and Graph-Laplacian PCA Method for Feature Extraction
المؤلفون المشاركون
Liu, Jin-Xing
Gao, Ying-Lian
Wang, Juan
Feng, Chun-Mei
Wang, Dong-Qin
Wen, Chang-Gang
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-04-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Principal Component Analysis (PCA) as a tool for dimensionality reduction is widely used in many areas.
In the area of bioinformatics, each involved variable corresponds to a specific gene.
In order to improve the robustness of PCA-based method, this paper proposes a novel graph-Laplacian PCA algorithm by adopting L1/2 constraint (L1/2 gLPCA) on error function for feature (gene) extraction.
The error function based on L1/2-norm helps to reduce the influence of outliers and noise.
Augmented Lagrange Multipliers (ALM) method is applied to solve the subproblem.
This method gets better results in feature extraction than other state-of-the-art PCA-based methods.
Extensive experimental results on simulation data and gene expression data sets demonstrate that our method can get higher identification accuracies than others.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Feng, Chun-Mei& Gao, Ying-Lian& Liu, Jin-Xing& Wang, Juan& Wang, Dong-Qin& Wen, Chang-Gang. 2017. Joint L12-Norm Constraint and Graph-Laplacian PCA Method for Feature Extraction. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137407
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Feng, Chun-Mei…[et al.]. Joint L12-Norm Constraint and Graph-Laplacian PCA Method for Feature Extraction. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137407
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Feng, Chun-Mei& Gao, Ying-Lian& Liu, Jin-Xing& Wang, Juan& Wang, Dong-Qin& Wen, Chang-Gang. Joint L12-Norm Constraint and Graph-Laplacian PCA Method for Feature Extraction. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137407
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1137407
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)