基于类别保留投影的基因表达数据特征提取新方法

作者：王文俊

来源：电子学报, 2012, (02): 358-364.

• 特征提取
• fisher线性鉴别分析
• 小样本
• 基因表达数据 feature extraction
• Fisher's linear discriminant analysis(LDA)
• small sample size
• gene expression data

从两两样本的类别关系出发,提出一种新的线性鉴别特征提取方法,叫做类别保留投影.相比经典的fisher线性鉴别分析方法,类别保留投影具有最优子空间维数不受样本类别数限制、计算复杂度低的优点.通过对真实基因表达数据进行样本分类识别,证实了本文方法的有效性.并将类别保留投影方法推广到非线性空间,提出核类别保留投影,用于解决非线性特征提取问题,对基因表达数据的实验验证了方法的可行性.

• 单位
  西安电子科技大学