改进距离LLE算法：基因表达谱数据高效分类与特征提取

本文主要探讨了一种针对基因表达谱数据的改进距离的局部线性嵌入（Local Linear Embedding, LLE）算法在分类问题中的应用。基因表达谱数据是生物医学领域中的重要数据类型，其特点是维度高、样本数量相对较少且噪声较大。这些特性使得传统的降维方法在处理这类数据时可能会遇到困难，因为它们可能无法有效地保留数据的内在结构和低维表示。 原始的LLE算法依赖于近邻个数参数，然而这一参数对于算法的性能非常敏感。为了解决这个问题，作者提出了一个改进的距离度量方法，旨在增强算法对近邻选择的鲁棒性。这种改进的距离考虑了样本点分布的不均匀性，减少了因样本密度差异导致的降维效果偏差。 通过实验验证，改进距离的LLE算法能够有效地挖掘出基因表达谱数据中的分类特征信息，即使在保持较高的分类准确率的同时，也能显著地降低数据的维数。这不仅提高了数据处理效率，也有助于后续的分析和建模，例如聚类、分类或者疾病预测等。 该研究的重要贡献在于提供了一种适应基因表达谱数据特性的高效降维方法，有助于提升基于基因表达数据的生物医学研究中数据分析的精确性和可解释性。此外，这种方法也有可能被推广到其他领域的高维数据处理中，特别是在那些样本稀疏和噪声较多的情景下。 关键词：局部线性嵌入 (Local Linear Embedding)、基因数据分类、特征提取、改进距离。这项研究发表在《生物医学工程学杂志》上，具有重要的学术价值和实际应用潜力。