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基于Alpha-NMF的AD樣本分類(lèi)及特異性基因選擇方法
摘要：由于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的高噪聲、高維性、高冗余以及數(shù)據(jù)分布不均勻等特點(diǎn)使得在分析過(guò)程中仍然有很多挑戰(zhàn)性問(wèn)題。基于該目的，將一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法--非負(fù)矩陣分解方法，應(yīng)用到基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)中，挖掘出與AD相關(guān)
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