偏最小二乘法降维在微阵列数据判别分析中的应用

被引:14
作者
钱国华
荀鹏程
陈峰
于浩
机构
[1] 南京医科大学流行病与卫生统计学系
基金
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
偏最小二乘法; 微阵列数据; 降维; 判别分析;
D O I
暂无
中图分类号
R195 [卫生调查与统计];
学科分类号
100401 ;
摘要
目的探讨微阵列数据的判别分析方法。方法首先采用偏最小二乘法对高维数据降维,然后再用Fisher’s线性判别。文中同时介绍了偏最小二乘法的基本原理、基本算法,讨论了成分数选择等问题,并以实际微阵列数据展示了其效果。结果偏最小二乘法降维不但实现了数据的可视化,而且取得了较好的后期判别效果。结论偏最小二乘法是一种新的实用的降维方法,可用于微阵列数据判别分析的前期降维。
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[1]   微阵列数据的多重比较 [J].
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中国卫生统计, 2006, (01) :5-8