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MRGC 基于多视图鲁棒图的聚类用于癌症识别 方法说明 我们的方法首先从原始的组学数据中学习鲁棒的潜在表示,以减轻实验噪声和生物噪声的影响,然后根据这些新表示自适应地学习一组相似性矩阵。 最后,通过利用每个视图的图的共识结构来获得全局相似图。 结果,我们方法中的三个部分可以以相互迭代的方式相互增强。 环境 MRGC是在MATLAB 2019b中开发的 数据集 该代码中使用的所有癌症数据集都可以从下载。 参数 我们的方法中有三个参数,即'alpha','beta'和字典大小'base'。 默认值分别为0.01、0.001和10。 用户可以在“ demo.m”中更改其值以获得更好的性能。 输入输出 用户可以通过分别更改'dataDir'变量和'outDir'变量来更改输入文件目录和输出文件目录。
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MRGC-main.zip (14个子文件)
MRGC-main
MRGC
funs
SloutionToP19.m 682B
mgetobj.m 357B
learn_basis.m 2KB
learn_coefficients.m 8KB
discretisation.m 1KB
constructW.m 19KB
clu_ncut.m 407B
discretisationEigenVectorData.m 326B
L2_distance_1.m 477B
Estimate_Number_of_Clusters_given_graph.m 2KB
MRGC.m 3KB
demo.m 1KB
process_TCGA_datasets.m 543B
README.md 1KB
共 14 条
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