| 主权项 |
一种监督基因表达数据分类方法，其特征在于包括以下步骤：(1)设训练样本基因表达数据集X＝{x<sub>i</sub>|i＝1,2,…,m}，其中，x<sub>i</sub>是n维列向量，代表第i个训练样本在n个基因上的表达水平向量，m是训练样本个数；设第i个训练样本的类别记为c<sub>i</sub>；(2)采用类别保留投影方法获得训练样本的鉴别特征向量y'<sub>l</sub>，l＝1,2,…,d，d是鉴别特征向量的个数，1≤d<n；(3)利用鉴别特征向量y'<sub>l</sub>，采用回归优化方法获得n×d维的投影矩阵A；(4)将第i个训练样本的基因表达水平向量x<sub>i</sub>投影在投影矩阵A上，获得第i个训练样本的特征向量y<sub>i</sub>＝A<sup>T</sup>x<sub>i</sub>，其中，A<sup>T</sup>表示投影矩阵A的转置；训练样本特征集Y＝{y<sub>i</sub>|i＝1,2,…,m}；(5)设测试样本基因表达数据集U＝{u<sub>j</sub>|j＝1,2,…,p}，其中，u<sub>j</sub>是n维列向量，代表第j个测试样本在n个基因上的表达水平向量，p是测试样本个数；(6)将第j个测试样本的基因表达水平向量u<sub>j</sub>投影在投影矩阵A上，获得第j个测试样本的特征向量q<sub>j</sub>＝A<sup>T</sup>u<sub>j</sub>，其中，A<sup>T</sup>表示投影矩阵A的转置；测试样本特征集Q＝{q<sub>j</sub>|j＝1,2,…,p}；(7)采用最近邻分类器对测试样本进行分类，计算第j个测试样本特征向量q<sub>j</sub>到各个训练样本特征向量y<sub>i</sub>的欧氏距离，将欧氏距离最近的训练样本的类别作为第j个测试样本的类别。 |
