面向差异特征识别的稀疏矩阵分解方法的研究.pdf

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4、疾病治疗提供了有效的方法。本文通过分析国内外研究学者对稀疏矩阵分解理论和特征基因识别算法方面的综合研究成果，发现现有的理论成果存在部分学术研究上的缺乏。因此，在以往研究成果的基础上，通过对稀疏矩阵分解算法和非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization,NMF）进行深入研究，将差异特征提取作为重点研究方向，分别提出了三种新的差异特征识别算法。主要包括基于L21，范数的非负矩阵分解算法，基于流形学习的非负矩阵分解算法和分块稀疏约束的非负矩阵分解算法。基于L21，范数的非负矩阵分解方法根据数据含有异常值和噪声等特点，将L21，范数约束分别施加在误差函数以及正则项上，产

5、生鲁棒性和稀疏性结果。基于鲁棒性图正则的非负矩阵分解算法通过构建图正则来保存原始矩阵中的数据点的分布结构，可以有效地识别特征基因。分块稀疏约束的非负矩阵分解算法则是根据处理癌症数据和肿瘤基因图谱（TheCancerGenomeAtlas，TCGA）的特点，将不同性质的数据采用不同的稀疏约束强度，使结果更容易理解和解释。为了验证这三种算法的性能，本文在基因表达数据集和整合数据集上进行实验，并同现有的方法相比较。实验结果证明了本文中所提出的算法在处理数据上是切实可行的。本文的创新点之一在于通过L21，范数来产生稀疏以及鲁棒性结果，提出一种新的鲁棒性且稀疏性的非负矩阵分解算法(NMFL21，)来识别

6、特征基因。同时将NMFL21，成功应用在基因表达数据分析中；创新点之二是基于L21，范数和流形学习算法，提出鲁棒性图正则算法(RGNMF)来识别特征基因；创新点三是提出一种分块稀疏约束的非负矩阵分解算法（BSNMFL21，），并成功应用在整合数据集上。关键词：稀疏矩阵分解，特征基因，L21，范数，分块稀疏约束，流形学习IAbstractAbstractWiththeprogressanddevelopmentofhigh-throughputsequencingtechnologies,biologicalinformationmanifestsanexplosivegrowth.Ithasb

7、roughtthehugechallengesforpeopletofindusefulinformationfromvastamountsofgenomicdataandgeneticvariationinthedata.Thetraditionaldataanalysismethodcannotsatisfiestheneedsoftherealityresearch,whilethespar