【摘 要】
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基因表达谱数据分析已经逐渐成为疾病诊断和分类的常规步骤.目前人们对NMF（nonnegative matrix factorization）的大多数研究都专注于二因式分解.论文另辟蹊径,对BONMTF（bi-ortho
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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基因表达谱数据分析已经逐渐成为疾病诊断和分类的常规步骤.目前人们对NMF（nonnegative matrix factorization）的大多数研究都专注于二因式分解.论文另辟蹊径,对BONMTF（bi-orthogonal nonnegative matrix tri-factorization）算法进行了系统化的分析,利用此算法得到表征样本属性的矩阵,并将其应用于基因表达谱数据分析,提高了样本识别率.实验采用4组具有代表性的肿瘤基因表达谱数据,其结果证明了论文方法针对不同数据集的识别率都比传统方法
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