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基于邻接谱分解的基因表达谱数据分类研究的中期报告
1.介绍
基因表达谱数据分类是生物信息学领域的重要问题之一。邻接谱分解是一种新的机器学习方法，能够有效地解决图像识别、自然语言处理等领域中的分类问题。本研究旨在探索邻接谱分解方法在基因表达谱数据分类中的应用。
2.数据集
本研究使用了公开的基因表达谱数据集GSE2034，该数据集包含了1091个样本，每个样本包含22283个基因表达量数据。这些样本分为两类，即乳腺癌组织和正常组织。
3.方法
本研究采用邻接谱分解方法对基因表达谱数据进行分类。具体步骤如下：
（1）构建邻接谱
将每个样本的基因表达量数据转换为一个邻接矩阵，其中邻接矩阵中(i,j)位置的值表示第i个基因和第j个基因之间的相似度。这里采用余弦相似度来计算相似度。
（2）邻接谱分解
对邻接谱进行分解，将其表示为一个矩阵的线性组合形式。通过最小化重构误差来学习矩阵的系数矩阵。这里采用非负矩阵分解（NMF）算法来进行邻接谱分解。
（3）基于系数矩阵的分类
将每个样本的系数矩阵作为其特征表示，使用支持向量机（SVM）算法进行分类。
4.结果
经过交叉验证，我们得到了在GSE2034数据集上的分类准确率为89.4%。我们还对分类错误的样本进行了进一步分析，发现其中一部分样本虽然在外观上被标记为正常组织，但其基因表达量与乳腺癌组织非常相似，导致分类错误。
5.讨论
邻接谱分解方法在基因表达谱数据分类中取得了较好的表现。我们的研究结果表明，邻接谱分解可以自动地学习到基因之间的联系，从而进行更加准确的分类。然而，样本的质量可能会影响分类结果，我们需要进一步探索一些其他的方法来解决这个问题。