【摘 要】
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在基于核磁共振(NMR)的代谢组学数据分析中,尺度缩放是关键的预处理步骤之一,其主要目的是通过调整数据的方差结构,改善后续的多变量统计分析的结果。从信息熵的角度出发,利
【机 构】
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厦门大学电子科学系福建省等离子体与磁共振研究重点实验室厦门大学通信工程系DepartmentofBioprocessEngineering&,InstituteofBioproductDevel
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81371639,81201143),中央高校基本科研业务费(2013121007)资助
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在基于核磁共振(NMR)的代谢组学数据分析中,尺度缩放是关键的预处理步骤之一,其主要目的是通过调整数据的方差结构,改善后续的多变量统计分析的结果。从信息熵的角度出发,利用KullbackLeibler(K-L)散度来度量不同实验分组的生物样品的1 H NMR波谱数据的差异程度,并结合单位方差缩放法,提出一种基于K-L散度的尺度缩放方法。该方法先利用单位方差法将数据各变量的标准差调整到同一水平上,再利用K-L散度对各变量进行有监督地加权,增强重要变量、减弱无关变量。由于K-L散度是在概率分布的意义上度量数据
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