基于MATLAB的LTSA线性化基因表达数据降维与分类系统

资 源 简 介

本项目实现了LTSA流形学习算法的线性化扩展，针对基因表达数据提供高效降维与分类功能。通过线性投影将高维数据映射至低维空间，支持快速在线分类。适用于基因表达聚类分析。

详 情 说 明

基于LTSA线性化方法的基因表达数据降维与分类系统

项目介绍

本项目实现了一种基于局部切空间排列（LTSA）流形学习算法的线性化扩展方法，专门针对基因表达数据的分类与聚类需求。系统通过线性投影技术将高维基因表达数据映射到低维特征空间，在保持原始数据结构的同时实现维度约简，并支持对新样本的快速在线分类。该方法克服了传统非线性流形学习算法难以处理新样本的局限性，为基因表达数据分析提供高效的解决方案。

功能特性

• 数据预处理：支持基因表达数据的标准化处理和特征选择
• LTSA核心算法：实现局部邻域构造、切空间计算和全局坐标排列
• 线性投影优化：求解最优线性投影矩阵，实现非线性流形学习的线性化扩展
• 实时分类能力：支持对新样本的快速低维投影和分类预测
• 可视化分析：提供低维空间的聚类结果可视化图谱
• 参数可配置：支持邻域大小、目标维度等关键参数的灵活调整

使用方法

数据输入

1. 训练数据：m×n维基因表达矩阵，m个样本，n个基因特征
2. 测试样本：1×n维基因表达向量，待分类的单个样本数据
3. 参数设置：邻域大小k、目标维度d、正则化参数等

运行流程

1. 加载基因表达数据集
2. 设置算法参数（邻域大小、目标维度等）
3. 执行LTSA线性化降维训练
4. 对新样本进行实时投影分类
5. 可视化低维聚类结果

输出结果

• 训练样本的低维嵌入坐标（m×d矩阵）
• 线性投影矩阵（n×d矩阵）
• 新样本的低维投影坐标（1×d向量）
• 低维空间聚类可视化图谱

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括基因表达数据的读取与预处理、LTSA线性化算法的参数设置与执行、线性投影矩阵的计算与优化、新样本的实时投影处理以及降维结果的可视化展示。该文件整合了项目的全部关键功能模块，为用户提供完整的数据处理和分析解决方案。