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LS-NMF: A modified non-negative matrix factorization algorithm utilizing uncertainty estimates

机译:LS-NMF:一种利用不确定性估计的改进的非负矩阵分解算法

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摘要

BackgroundNon-negative matrix factorisation (NMF), a machine learning algorithm, has been applied to the analysis of microarray data. A key feature of NMF is the ability to identify patterns that together explain the data as a linear combination of expression signatures. Microarray data generally includes individual estimates of uncertainty for each gene in each condition, however NMF does not exploit this information. Previous work has shown that such uncertainties can be extremely valuable for pattern recognition.
机译:背景技术非负矩阵分解(NMF)是一种机器学习算法,已应用于微阵列数据分析。 NMF的一个关键功能是能够识别模式,这些模式一起将数据解释为表达特征的线性组合。微阵列数据通常包括每种条件下每个基因的不确定性的单独估计,但是NMF不会利用此信息。先前的工作表明,这种不确定性对于模式识别非常有价值。

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