Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Low-rank representation (LRR) via rank minimization is a high efficiency method for capturing low-dimensional structure embedded in high-dimensional data. However, minimizing the rank of a matrix is NP-hard. In this paper, robust truncated nuclear norm low-rank representation regularized by L2,1-norm method (RTLRR) is proposed. The truncated nuclear norm is introduced to replace the nuclear norm to...
Non-negative Matrix Factorization (NMF) is widely used as a data dimensionality reduction tool. However, the assumption of most conventional NMF-based methods is that the gene expression data are only destroyed by Gaussian noise. In practice, the gene expression data are unavoidably destroyed by sparse noise. Although Sparsity-Regularized Robust NMF by using L1/2 constraint (L1/2-RNMF) can achieve...
Identifying differentially expressed genes from the thousands of genes is a challenging task. Robust principal component analysis (RPCA) is an efficient method in the identification of differentially expressed genes. RPCA method uses nuclear norm to approximate the rank function. However, theoretical studies showed that the nuclear norm minimizes all singular values, so it may not be the best solution...
Robust Principal Component Analysis (RPCA) is an efficient method in the selection of differentially expressed genes. However, nuclear norm minimizes all singular values simultaneously, so it may not be the best solution to replace the low-rank function. In this paper, the truncated nuclear norm is introduced. And a new method named Truncated nuclear norm regularized Robust Principal Component Analysis...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.