Sparse Representation for Tumor Classification Based on Feature Extraction Using Latent Low-Rank Representation
المؤلفون المشاركون
Zheng, Chun-Hou
Gan, Bin
Zhang, Jun
Wang, Hong-Qiang
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate tumor classification is crucial to the proper treatment of cancer.
To now, sparse representation (SR) has shown its great performance for tumor classification.
This paper conceives a new SR-based method for tumor classification by using gene expression data.
In the proposed method, we firstly use latent low-rank representation for extracting salient features and removing noise from the original samples data.
Then we use sparse representation classifier (SRC) to build tumor classification model.
The experimental results on several real-world data sets show that our method is more efficient and more effective than the previous classification methods including SVM, SRC, and LASSO.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gan, Bin& Zheng, Chun-Hou& Zhang, Jun& Wang, Hong-Qiang. 2014. Sparse Representation for Tumor Classification Based on Feature Extraction Using Latent Low-Rank Representation. BioMed Research International،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-470865
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gan, Bin…[et al.]. Sparse Representation for Tumor Classification Based on Feature Extraction Using Latent Low-Rank Representation. BioMed Research International No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-470865
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gan, Bin& Zheng, Chun-Hou& Zhang, Jun& Wang, Hong-Qiang. Sparse Representation for Tumor Classification Based on Feature Extraction Using Latent Low-Rank Representation. BioMed Research International. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-470865
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-470865
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