| NMF的数据分类方法在肿瘤分类上的应用 |
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| 引用本文： | 张忠元,章祥荪. NMF的数据分类方法在肿瘤分类上的应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(16): 245-248. DOI: 10.3778/j.issn.100--8331.2010.16.071 |
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| 作者姓名： | 张忠元 章祥荪 |
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| 作者单位： | 1.中央财经大学 统计学院，北京 100081 2.中国科学院 数学与系统科学研究院，北京 100190 |
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| 基金项目： | 国家青年基金，中央财经大学学科建设基金 |
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| 摘 要： | 在生物信息学中，一个重要的问题是基于微芯片技术将肿瘤分类到不同的类别中去。和许多传统的分类问题相比，这个问题的主要困难是基因空间的维数很高，而要分类的样本数量很小。非负矩阵分解（NMF）在微芯片数据聚类问题中已经成功地解决了这个问题。将非负矩阵分解拓展到数据分类，尤其是肿瘤分类中去取得了很好的效果。基于非负矩阵分解的方法有三个优点：良好的分类成绩，无参数和良好的可解释性。
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| 关 键 词： | 非负矩阵分解 微芯片 数据分类 |
| 收稿时间： | 2008-12-09 |
| 修稿时间： | 2009-5-4 |
NMF-based method for data classification |
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| ZHANG Zhong-yuan,ZHANG Xiang-sun. NMF-based method for data classification[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(16): 245-248. DOI: 10.3778/j.issn.100--8331.2010.16.071 |
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| Authors: | ZHANG Zhong-yuan ZHANG Xiang-sun |
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| Affiliation: | 1.School of Statistics，Central University of Finance and Economics，Beijing 100081，China 2.Academy of Mathematics and Systems Science，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China |
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| Abstract: | In bioinformatics,an important task is to classify tumor samples into different classes based on microarray technology which enables people to monitor entire genome in a single chip using a system＇s approach.The key difficulty of this problem,compared with many traditional classification problems,is the high dimensionality in gene space and the small number of samples that will be classified.Non-negative Matrix Factorization（NMF） has coped with this difficulty successfully in microarray data clustering.NMF is extended to tumor classification and the result shows its competition.NMF-based method has three advantages：Good classification performance,parameter-independent and good interpretability. |
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| Keywords: | Non-negative Matrix Factorization（NMF） microarray data classification |
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