【摘 要】
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针对基因表达谱数据高维度、高噪声的特点,在传统非负矩阵分解（NMF）理论的基础上,提出一种基于多正则约束非负矩阵分解（MRCNMF）的特征提取模型。通过引入流形正则,使得NMF在维数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51365017、61305019）,江西省教育厅科技计划基金项目（GIT150680）
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针对基因表达谱数据高维度、高噪声的特点,在传统非负矩阵分解（NMF）理论的基础上,提出一种基于多正则约束非负矩阵分解（MRCNMF）的特征提取模型。通过引入流形正则,使得NMF在维数约简的同时能够保持原始数据的内部空间结构,低秩稀疏正则约束对噪声和数据丢失具有较好的抑制作用。提出一种模型求解方法,通过引入＋乘子保持矩阵分解的非负性。实验结果表明,采用的特征提取算法对基因表达谱中的噪声具有较强的抑制作用,与NMF和图正则非负矩阵分解（GNMF）相比能够达到更高的分类精度。
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