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matlab均方误差的代码-FSE:特征选择与提取
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2021-05-23
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matlab均方误差的代码特征选择和提取(FSE) 该存储库包括使用不同的机器学习方法进行基因表达数据探索的不同分析: 上面列出的所有分析都采用相同的输入:一个数据表,在行中具有观察值,在列中具有变量。 可以采用以下两种格式中的任何一种来提供输入表: 或者。 表应包含带有变量名称的标头。 此外,第一和第二列应分别具有样本类别和唯一的样本标识符。 除了该存储库之外,您可能还希望考虑进行其他进一步的分析。 PCA_analysis 该存储库包含一个MATLAB脚本,可使用Principal Components方法执行降维分析。 。 生物信息学(2001)。 输入 从CSV或Excel文件中的表中读取数据,格式如上所述。 输出 该脚本通过使用来自MATLAB统计工具箱中的函数pca ,使用奇异值分解方法来计算PCA。 接下来列出了图和输出文件: 散点图,其中包含两个第一成分,并根据二次判别分析(QDA)进行分类。 散点图,具有三个第一部分。 在绘制它们之前,使用变换旋转零部件以找到最佳方向。 一份报告,显示每个组件的信息内容(最多解释95%的差异)。 CSV文件,位于输入数据的相同文件夹中
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FSE-master.zip (26个子文件)
FSE-master
BDT_analysis
bdt_analysis.m 18KB
GMM_analysis
gmm_analysis.m 7KB
README.md 13KB
Examples
projection__GMM_clustering_with_6_modes.csv 105KB
superclass.jpg 100KB
gmm_clustering.jpg 490KB
data__qPCR01.pdf 16KB
bdt.jpg 164KB
data.xls 30KB
data__PCA.csv 4KB
tSNE.jpg 225KB
gmm_analysis.jpg 197KB
projection.csv 135KB
data__PCA_superclass.txt 180B
data__qPCR_analysis.csv 495B
bdt_stats.jpg 305KB
PCA.jpg 218KB
data.csv 15KB
PCA_analysis
pca_analysis.m 9KB
tSNE_analysis
tsne_analysis.m 15KB
Simple_tSNE
x2p.m 3KB
plot_tsne.m 1KB
d2p.m 3KB
tsne_p.m 4KB
tsne_d.m 2KB
tsne.m 3KB
共 26 条
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