华南理工大学学报（自然科学版）
華南理工大學學報（自然科學版）
화남리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
7期
137-144
,共8页
半监督学习%随机子空间%癌症分类%维数约减
半鑑督學習%隨機子空間%癌癥分類%維數約減
반감독학습%수궤자공간%암증분류%유수약감
semi-supervised learning%random subspace%cancer classification%dimensionality reduction
精确的癌症分类对于癌症的成功诊断和治疗是必不可少的.半监督维数约减算法在干净的数据集上表现得很好,然而当面临噪声时,当前的大部分算法所构造的邻域结构是拓扑不稳定的.为了克服这一问题,文中提出了一种基于随机子空间的半监督维数约减算法(RSSSDR),将随机子空间与半监督维数约减算法结合起来.在数据集的不同随机子空间上,该算法首先设计多个不同的子图,然后将这些子图联合起来构成一个混合图并在其上进行维数约减.该算法通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持癌症数据集局部结构的同时能够保持其全局结构.在公共癌症数据集上的实验结果表明,RSSSDR算法具有较高的分类准确率和较好的参数鲁棒性.
精確的癌癥分類對于癌癥的成功診斷和治療是必不可少的.半鑑督維數約減算法在榦淨的數據集上錶現得很好,然而噹麵臨譟聲時,噹前的大部分算法所構造的鄰域結構是拓撲不穩定的.為瞭剋服這一問題,文中提齣瞭一種基于隨機子空間的半鑑督維數約減算法(RSSSDR),將隨機子空間與半鑑督維數約減算法結閤起來.在數據集的不同隨機子空間上,該算法首先設計多箇不同的子圖,然後將這些子圖聯閤起來構成一箇混閤圖併在其上進行維數約減.該算法通過最小化跼部重構誤差來確定鄰域圖的邊權值,在保持癌癥數據集跼部結構的同時能夠保持其全跼結構.在公共癌癥數據集上的實驗結果錶明,RSSSDR算法具有較高的分類準確率和較好的參數魯棒性.
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