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为解决基因表达数据降维后未必能很好适应聚类任务的问题,提出面向聚类的谱扰动集成降维方法,将集成学习思想和基于聚类能力的加权方法用于降维模型中,在高维数据中抽取特征组合生成多个样本子集,对每个新样本子集降维,根据谱扰动理论基于聚类能力学习获得权重,加权组合得到最终降维结果。该方法对特征多次学习,充分利用高维特征,通过聚类能力更好地集成降维,使降维能够更好地适应聚类任务。通过实验验证了该方法的有效性。
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计算机工程与设计
ISSN： 1000-7024
Year： 2020
Issue： 10
Volume： 41
Page： 2765-2769
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