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基于超图网络的多组学数据融合分类
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
|
杜晓菲
韦必忠
王佳慧
开通知网号
针对多组学数据维度差异性在特征级层面融合效果欠佳,导致模型分类准确性不高的问题,提出了一种基于超图的多组学数据融合分类方法,该分类方法对于维度较低的数据特征融合,采用矩阵拼接方式融合不同组学数据,对于维度较高的数据特征融合,采用融合距离矩阵融合多组学...
机 构:
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;
领 域:
生物学;
生物医学工程;
自动化技术;
关键词:
多组学融合;
超边生成;
超图神经网络;
权重矩阵;
癌症分类;
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