【摘 要】
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针对多参数流式细胞数据传统人工分群过程复杂、自动化程度不高等问题,提出了一种基于核熵成分分析（KECA）的自动分群方法。选取对瑞利（Renyi）熵具有最大贡献的特征向量作为投影方
【机 构】
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北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室
【基金项目】
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教育部"长江学者与创新团队"发展计划(IRT1212);国家重大科学仪器设备开发专项基金(2011YQ030134);国家自然科学基金(61605010)项目资助
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针对多参数流式细胞数据传统人工分群过程复杂、自动化程度不高等问题,提出了一种基于核熵成分分析（KECA）的自动分群方法。选取对瑞利（Renyi）熵具有最大贡献的特征向量作为投影方向,对数据进行特征提取;设计了一种基于余弦相似度和K-means算法的分类器,并采用一种基于向量夹角的最佳聚类数确定方法,最终获得细胞的分类标签。对实验获得的淋巴细胞免疫表型分析数据进行处理,结果表明,该方法能够实现细胞的快速、自动分群,整体分群准确率能够达到97%以上,操作简单便捷,提高了细胞分析的效率。
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