...来提取人类蛋白质序列特征信息,但特征数据维数较高并富含冗余和噪音。为了提升数据的相关性,降低数据冗余,本文创新性地在此领域引入非线性降维算法核熵成分分析(KECA),并与经典的核主成分分析来进行对比研究。核熵成分分析通过计算由特征值和特征向量共同表出的信息熵来判断每个投影方向的贡献。
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核熵成分分析
Nuclear entropy component analysis
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