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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明公开了基于多视图鲁棒表示的癌症亚型识别系统，包括：数据获取模块，用于获取多个待识别用户的多组学数据；视图特征提取模块，用于基于所有用户的多组学数据，得到若干个视图；鲁棒表示模块，用于构建每个视图的鲁棒表示和字典矩阵；相似图构建模块，用于基于每个视图的鲁棒表示，计算每个视图的相似图；融合模块，用于构建视图权重参数，并将各个视图的相似图进行加权融合，形成一致图；迭代更新模块，用于迭代更新每个视图的鲁棒表示、字典矩阵、相似图、视图权重参数和一致图，得到最优一致图；聚类模块，用于基于最优一致图，通过聚类将所有待识别用户划分到多种癌症亚型。充分利用了多视图之间的一致和互补信息来提高聚类性能。
主权项：1.基于多视图鲁棒表示的癌症亚型识别系统，其特征是，包括：数据获取模块，用于获取多个待识别用户的多组学数据；视图特征提取模块，用于基于所有用户的多组学数据，得到若干个视图；鲁棒表示模块，用于构建每个视图的鲁棒表示和字典矩阵；相似图构建模块，用于基于每个视图的鲁棒表示，计算每个视图的相似图；融合模块，用于构建视图权重参数，并将各个视图的相似图进行加权融合，形成一致图；迭代更新模块，用于迭代更新每个视图的鲁棒表示、字典矩阵、相似图、视图权重参数和一致图，得到最优一致图；聚类模块，用于基于最优一致图，通过聚类将所有待识别用户划分到多种癌症亚型；所述鲁棒表示模块，用于构建每个视图的鲁棒表示和字典矩阵，具体为： 其中，表示第v个视图的特征矩阵，表示第v个视图的字典矩阵，每个向量表示字典中的一个基向量，表示第v个视图的系数矩阵，每个向量可以看作是字典中基向量的稀疏线性组合系数；是为了避免过小而失去稀疏惩罚的作用，β是一个正则化参数用于避免过拟合，是为了避免过小而失去稀疏惩罚的作用，q是一个常量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 基于多视图鲁棒表示的癌症亚型识别系统
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