基于核范数凸优化的微阵列缺失点重建

摘要：

为解决大多数基因微阵列矩阵中含有缺失点的问题,提出了基于矩阵核范数凸优化(Nuclear Norm Optimization)的微阵列缺失点的重建方法.该方法利用了微阵列矩阵中的冗余信息,使用矩阵填充(Matrix Completion,MC)来重建缺失点,实现了矩阵的核范数凸优化.实验结果表明,矩阵填充在某些时间序列的微阵列数据集上与K最近邻(KNN)、贝叶斯主成分分析(BPCA)和局部最小二乘法(LLSimpute)相比表现出了较强的竞争力.由矩阵填充得到的矩阵,还可以替代广泛应用的局部最小二乘法中的行均值填充矩阵.矩阵填充和局部最小二乘法结合的方法在所有测试数据集的几乎所有缺失率下都取得了最低的重建错误率.

关键词：微阵列缺失点重建、核范数凸优化、矩阵填充、非精确增广拉格朗日乘子、局部最小二乘法

所属期刊栏目：34

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60975007;陕西省自然科学基金项目2010JQ8019;陕西省科技计划基金项目2010K06-15

在线出版日期：2013-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：660-664