摘要：为解决肿瘤基因表达谱数据后续研究需要完整数据矩阵的问题,针对包含缺失点的数据集。提出基于矩阵填充（matrix completion）与模糊C均值（fuzzy c-means algorithm,FCM）相结合的缺失点估计方法（FCM_MC）。该方法充分利用肿瘤基因表达谱数据的冗余信息,通过模糊C均值聚类得到具有良好的低秩特性的基因语义片段,再利用矩阵填充方法分别对每个语义片段进行缺失点的重建。在不同数据集上进行实验,与传统缺失点估计算法比较。实验表明FCM_MC算法在缺失数据估计准确度和类结构保持度上效果得到有效提升,同时运行效率较高。

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