【摘 要】
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为解决大多数基因微阵列矩阵中含有缺失点的问题，提出了基于矩阵核范数凸优化（NuclearNormOptimization）的微阵列缺失点的重建方法。该方法利用了微阵列矩阵中的冗余信息，使用矩
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60975007);陕西省自然科学基金项目(2010JQ8019);陕西省科技计划基金项目(2010K06-15)
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为解决大多数基因微阵列矩阵中含有缺失点的问题，提出了基于矩阵核范数凸优化（NuclearNormOptimization）的微阵列缺失点的重建方法。该方法利用了微阵列矩阵中的冗余信息，使用矩阵填充（MatrixCompletion，MC）来重建缺失点，实现了矩阵的核范数凸优化。实验结果表明，矩阵填充在某些时间序列的微阵列数据集上与K最近邻（KNN）、贝叶斯主成分分析（BPCA）和局部最小二乘法（LLSimpute）相比表现出了较强的竞争力。由矩阵填充得到的矩阵，还可以替代广泛应用的局部最小二乘法中的行均值
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