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多模态高维数据关联分析的联合协同回归模型

JOINT COLLABORATIVE REGRESSION MODEL FOR ASSOCIATION ANALYSIS OF HIGH-DIMENSIONAL MULTI-MODAL DATA

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针对具有类间差异特性的多模态高维数据的关联分析问题,提出一种联合协同回归模型,其由回归模型和典型相关分析模型组合而成.应用协同回归模型进行多模态数据之间以及多模态数据与表型变量间的关联分析;利用Fused lasso实现类间数据融合,利用l1范数的稀疏作用得到具有共享模式和类特征模式的稀疏典型向量;使用数据融合方法选择重要特征.通过ROC曲线对比表明,该模型与传统模型相比,显著提高了多模态高数据特征选择的准确度.

王凯明、李荣鹏、肖玉柱、宋学力

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长安大学理学院 陕西 西安 710064

典型相关分析 协同回归 特征选择 Fused lasso 稀疏

310812163504

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.08.004

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(8)
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