非负矩阵分解在基因表达数据分析中的应用与改进算法研究

"这篇文档详细探讨了非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）在人工智能领域，特别是数据分析和基因表达数据处理中的应用。文章指出，由于生物信息学中基因表达数据的高维度和小样本特性，选择合适的分析方法至关重要。作者采用了NMF及其变种，如图正则化非负矩阵分解（Graph Regularized Non-negative Matrix Factorization, GNMF），并提出了两种改进算法：基于L0范数图正则非负矩阵分解（GL0NMF）和监督性稀疏非负矩阵分解（Supervised Iterative Sparse Non-negative Matrix Factorization, CISNMF）。 首先，文章对NMF的基础理论进行了概述，然后利用GNMF对肿瘤样本进行聚类分析。通过比较NMF、SNMF（Sparse Non-negative Matrix Factorization）和GNMF的聚类效果，展示了GNMF在肿瘤样本聚类中的潜力。 接着，文章介绍了GL0NMF，这是将GNMF与L0范数约束相结合的算法，用于基因表达数据的特征基因提取。通过与Pattern Mining-based Dimensionality Reduction (PMD)、Sparse Principal Component Analysis (SPCA)和GNMF的比较，证明了GL0NMF的有效性。 此外，为了提升NMF在基因表达数据分析中的效率，文章提出了一种监督性的CISNMF算法，它引入了类别信息以实现更精确的特征选择。通过与PMD、SPCA、SNMF和Support Vector Machine with Recursive Feature Elimination (SVM-RFE)的对比，CISNMF展示出了其在基因提取方面的可行性和优越性。 这篇研究论文的创新之处在于GL0NMF和CISNMF这两种新算法的提出，它们为基因表达数据的分析提供了新的工具，尤其是在降低维度和提取关键特征方面。这些方法的应用有助于深入理解基因功能，揭示生物数据背后的模式，从而推动生物医学研究的进步。"