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摘要
为确保基因组数据分析中系数张量稀疏化，从而保证稳定精确的估计结果，提出一种基于稀疏正则低秩张量回归分析算法。利用张量协变量的结构，对张量数据进行特征选择；基于回归系数张量的Tucker分解，将超高维数据进行降维处理；进一步对因子矩阵施加正交约束，并设计一种基于交替方向乘法器算法的高效优化算法求解模型。对合成数据以及黑色素瘤基因组数据的分析表明，该算法具有较好的预测性能，并能识别出具有重要意义的标志物。
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单位商丘职业技术学院; 郑州大学
