发明专利已授权

基于整合非负矩阵分解的样本聚类和特征识别方法

📄 申请号：CN201911097681.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-11-12

公开号

CN110826635B

公开日

2023-04-18

申请人

曲阜师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2321

IPC 分类号

G06F18_2321 , G06F18_2136 , G06F18_25 , G06F18_2133 ,

技术画像

所属领域

非负矩阵分解非负矩阵分解聚类分析生物信息学

应用场景

多组学数据整合, 疾病亚型识别, 生物标志物识别, 精准医疗, 临床诊断

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摘要

本发明公开一种基于整合非负矩阵分解的样本聚类和特征识别方法。1.X＝{X1,X2…XP}表示由同一种癌症的P个不同组学数据矩阵构成的多视图数据；2.构造对角矩阵Q；3.在整合非负矩阵分解框架中引入图正则和稀疏约束，得到目标函数O1和O2；4.求解目标函数O1，得到融合特征矩阵W和系数矩阵HI；求解目标函数O2，得到特征矩阵WI和融合样本矩阵H；5.根据融合特征矩阵W，构造评价向量根据向量辨识共差异特征；6.利用GeneCards对辨识的共差异特征进行功能解释；7.根据融合样本矩阵进行样本聚类分析。本发明能够充分利用多组学数据的互补和差异性信息辨识共差异特征，并能够对多组学数据提供的样本数据进行聚类分析，为整合研究不同类型的组学数据提供计算方法上的依据。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种面向三色视觉的图像融合颜色增强方法

当前第 / 件

一种基于MTJ的非易失可编程开关

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：36 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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