【摘 要】
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微阵列数据中的缺失值会对随后的数据分析造成影响.因此,正确地估计这些缺失值是很必要的.将一个k值选取算法结合到有序的局部最小二乘填补算法中,提出了一种无参数的缺失值
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院生物医学工程系
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微阵列数据中的缺失值会对随后的数据分析造成影响.因此,正确地估计这些缺失值是很必要的.将一个k值选取算法结合到有序的局部最小二乘填补算法中,提出了一种无参数的缺失值填补方法(SLLSkimpute).该方法的三个特点是:第一,无需事先确定参数;第二,针对不同的目标基因使用不同数目的邻居基因;第三,有序地估计缺失值,并有选择地将已得到的估计值应用到后续的估计过程中.实验结果证实了该算法的有效性,其估计性能优于其它一些常用的填补方法.
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