【摘 要】
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预测子空间聚类PSC算法由于建立在PCA模型下,无法鲁棒地进行主元分析,导致在面对带有强噪声的数据时,聚类性能受到严重影响。为了提高PSC算法对噪声的鲁棒性,利用近年来受到
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金（612722IO）
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预测子空间聚类PSC算法由于建立在PCA模型下,无法鲁棒地进行主元分析,导致在面对带有强噪声的数据时,聚类性能受到严重影响。为了提高PSC算法对噪声的鲁棒性,利用近年来受到广泛关注的RPCA分解技术得到数据的低秩结构,鲁棒地提取子空间,具体地,通过将RPCA模型融入PSC算法,提出了一种基于RPCA的预测子空间聚类算法。该算法在RPCA模型下检测强影响点,不但可以有效地进行变量选择和模型选择,而且更重要的是改善了PSC算法在噪声环境下的聚类性能。在真实基因表达数据集上的实验结果表明,改进后的算法较之经典的
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