基于栈式自编码器的数据融合优化方法及其系统

摘要

本发明公开了一种基于栈式自编码器的数据融合优化方法，包括以下步骤：S1：利用栈式自编码器对获取的癌症患者多组学数据进行降维，得到能够代表原始数据的低维潜在表示；S2：利用步骤S1得到的降维之后的组学数据，基于径向基函数和利用欧氏距离度量样本之间的亲密程度，计算出相似矩阵；S3：为每个组学数据定义相对相似矩阵，利用归一化因子控制样本的密度；S4：对融合得到的平均相对相似矩阵进行谱聚类，从而对癌症患者进行亚型划分。还公开了一种基于栈式自编码器的数据融合优化系统。本发明能够对高维度、多噪声的组学数据进行降维和融合，准确有效地对癌症进行亚型聚类，能有效提升癌症亚型聚类效果。