基于多重集典型相关分析的图像融合方法 被引量：5

1

作者 潘瑜 徐丽燕 +1 位作者 王静 夏德深 《航天返回与遥感》 2011年第3期69-76,共8页

提出了多重集典型相关分析在图像融合中应用。多重集典型相关分析能够最大化多组图像之间的互信息量,从而提升融合后图像的信息量。在对图像进行小波分解后,多重集典型相关分析应用于低频系数的融合。实验表明,该方法能够同时获取多组... 提出了多重集典型相关分析在图像融合中应用。多重集典型相关分析能够最大化多组图像之间的互信息量,从而提升融合后图像的信息量。在对图像进行小波分解后,多重集典型相关分析应用于低频系数的融合。实验表明,该方法能够同时获取多组图像融合所需的权重参数,并使得融合后图像信息量得到提升。 展开更多

关键词 图像融合 多重集典型相关分析 小波分解 近似图像

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基于局部保持典型相关分析的无线传感器网络三维定位算法 被引量：3

2

作者 崔鸿飞 刘佳 +1 位作者 顾晶晶 庄毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第9期105-109,130,共6页

针对目前无线传感器网络三维空间定位算法精度不高、稳定性差等问题,在基于局部保持典型相关分析LPCCA模型的基础上构造三维定位算法3D-LE-LPCCA。首先,将LPCCA模型拓展到三维空间并建立信号空间和物理空间的映射模型,通过求解映射模型... 针对目前无线传感器网络三维空间定位算法精度不高、稳定性差等问题,在基于局部保持典型相关分析LPCCA模型的基础上构造三维定位算法3D-LE-LPCCA。首先,将LPCCA模型拓展到三维空间并建立信号空间和物理空间的映射模型,通过求解映射模型得到未知节点在物理空间上的临近节点集;其次,采用共面度阈值和体积比阈值的约束在临近节点集上计算出最佳定位单元;最后,采用最佳定位单元计算未知节点的坐标。仿真实验表明,该算法具有良好的定位效果,有效地提高了三维定位算法的精度和稳定性,降低了节点能耗。 展开更多

关键词 无线传感器网络 局部保持典型相关分析 三维定位算法 共面度 体积比

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基于集成学习的多重集典型相关分析方法 被引量：9

3

作者 邱爱昆 朱嘉钢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期162-168,173,共8页

特征提取是模式识别中的关键问题之一,对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等,多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来,利用多组(大于2)特征数据集进... 特征提取是模式识别中的关键问题之一,对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等,多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来,利用多组(大于2)特征数据集进行特征提取。基于集成学习的多重集典型相关分析的方法(EMCCA),是通过将样本化分成若干小的样本,形成若干个特征数据集,利用多重集典型相关分析对这组数据集做特征提取,并结合集成学习对样本进行分类。在UCI上的多特征手写体数据集上的实验结果表明:相比于传统的PCA,CCA特征提取方法,多重集典型相关分析具有更优的特征提取效果,结合集成学习后具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 特征提取 多重集典型相关分析 集成学习 模式识别

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有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析 被引量：2

4

作者 李改改 蒋金山 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第3期91-97,共7页

从融合多组特征的角度出发,以多重集典型相关分析算法(MCCA)为研究基础,通过稀疏保持自适应选择样本局部信息,然后通过在同类样本之间计算权重矩阵,将样本类别信息嵌入到算法中,再利用多种视图之间的交叉相关项,克服不同视图样本必须成... 从融合多组特征的角度出发,以多重集典型相关分析算法(MCCA)为研究基础,通过稀疏保持自适应选择样本局部信息,然后通过在同类样本之间计算权重矩阵,将样本类别信息嵌入到算法中,再利用多种视图之间的交叉相关项,克服不同视图样本必须成对出现的局限,提出一种有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析算法(multiset canonical sparse cross-view correlation analysis with missing samples,CSMCCAM)。在手写体数据集和CENPARMI数据库上验证本文的算法,得到CSMCCAM算法分类精确度优于LPMCCAM等典型相关分析算法,并且对缺失样本数目不敏感。 展开更多

关键词 多重集典型相关分析 稀疏保持 缺失样本 交叉相关

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基于单演信号多重集典型相关分析的SAR目标识别方法 被引量：7

5

作者 王源源 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第10期7-11,29,共6页

提出了一种基于多层次单演信号特征的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。为了充分利用多层次单演信号特征的鉴别力,采用多重集典型相关分析(MCCA)分别对各个层次上的局部幅度、局部相位以及局部方位进行融合。融合得到的特征矢量包含... 提出了一种基于多层次单演信号特征的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。为了充分利用多层次单演信号特征的鉴别力,采用多重集典型相关分析(MCCA)分别对各个层次上的局部幅度、局部相位以及局部方位进行融合。融合得到的特征矢量包含了不同层次之间各类特征的内在相关性。在分类阶段,采用联合稀疏表示(JSR)对3类特征融合得到的特征矢量进行联合决策,进一步发掘不同特征之间的内在相关性。最后,根据联合稀疏表示输出的重构误差判定目标类别。基于MSTAR数据集对提出方法进行了性能测试,结果证明了其有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 单演信号 多重集典型相关分析 联合稀疏表示

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分数阶嵌入的广义多重集典型相关分析

6

作者 管睿 孙权森 沈肖波 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期118-124,共7页

随着数据处理方式以及描述角度的不同,同一模式总是能够获得多种不同的特征表示.由于这些特征表示总是反映了同一模式的不同特性或视角,因此,对其进行有效地抽取与融合后,不仅可以保留参与抽取的多组特征的有效鉴别信息,还可以在一定程... 随着数据处理方式以及描述角度的不同,同一模式总是能够获得多种不同的特征表示.由于这些特征表示总是反映了同一模式的不同特性或视角,因此,对其进行有效地抽取与融合后,不仅可以保留参与抽取的多组特征的有效鉴别信息,还可以在一定程度上消除特征间的冗余信息,降低识别算法的复杂度,对模式分类来说无疑具有重要的实际意义.由于传统的维数约减方法,如主成分分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA),主要针对模式的一组特征进行处理,并不适合对多表示数据进行融合与特征抽取,因此,本文以多表示数据为研究对象,深入研究了多重集典型相关分析的相关理论与算法,采用分数阶思想对组内与组间样本协方差的特征值和奇异值进行重新估计,然后建立分数阶组内与组间散布矩阵,同时引入监督信息,构建了分数阶嵌入的多重集典型相关分析(FEGMCCA)理论框架. 展开更多

关键词 模式识别 特征抽取 维数约减 多重集典型相关分析 分数阶

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基于核化原理的非线性典型相关判别分析 被引量：11

7

作者 孙平 徐宗本 申建中 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期789-795,共7页

典型相关判别分析是将传统的典型相关分析应用于判别问题 ,它是一类重要的特征提取算法 ,但其本质上只能提取数据的线性特征 .应用统计学习理论中的核化原理可以将这样的线性特征提取算法推广至非线性特征提取算法 .该文研究了如何将这... 典型相关判别分析是将传统的典型相关分析应用于判别问题 ,它是一类重要的特征提取算法 ,但其本质上只能提取数据的线性特征 .应用统计学习理论中的核化原理可以将这样的线性特征提取算法推广至非线性特征提取算法 .该文研究了如何将这一原理应用于典型相关判别分析 ,提出了基于核化原理的非线性典型相关判别分析 ,并且给出了求解该问题的一个自适应学习算法 .数值实验表明 ,基于核化原理所导出的非线性典型相关判别分析比传统的典型相关判别分析更有效 .另外 ,该文从理论上证明 ,所提出的新方法与Fisher核判别分析等价 . 展开更多

关键词 核化原理 典型相关判别分析 特征提取算法 统计学习理论 非线性典型相关判别分析 自适应算法 Fisher核判别分析

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基于多重集典型相关的深度特征融合及SAR目标识别方法 被引量：6

8

作者 陈惠红 刘世明 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期57-63,共7页

提出基于多重集典型相关分析(MCCA)的深度特征融合及合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。该方法首先设计了针对SAR目标识别的卷积神经网络(CNN)。为了充分利用各个卷积层输出的特征图,首先采用矢量化串接、下采样的方式为每一个卷积层的输... 提出基于多重集典型相关分析(MCCA)的深度特征融合及合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。该方法首先设计了针对SAR目标识别的卷积神经网络(CNN)。为了充分利用各个卷积层输出的特征图,首先采用矢量化串接、下采样的方式为每一个卷积层的输出构造特征矢量。然而,采用多重集典型相关分析融合各个层次的特征矢量,构造统一的特征矢量。在分类阶段,采用稀疏表示分类(SRC)对融合得到的特征矢量进行决策,判定目标类别。基于MSTAR公共数据集在标准操作条件和几类典型扩展操作条件下进行了目标识别实验,验证了方法的优越性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 卷积神经网络 多重集典型相关分析 稀疏表示分类

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基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除 被引量：1

9

作者 赵伟 田铮 +2 位作者 杨丽娟 延伟东 温金环 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3308-3311,共4页

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对;然后... 针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对;然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对;对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对。实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度。 展开更多

关键词 误匹配 图像配准 尺度不变特征变换 随机采样一致性算法 典型相关分析

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基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法 被引量：1

10

作者 杨宏晖 伊淑珍 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期87-92,共6页

针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融... 针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融合,并利用多核稀疏保持投影算法,对提取的多域特征样本的稀疏重构性加以约束,增强了特征的判别能力。利用实测舰船辐射噪声数据验证基于核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法的有效性,与多特征集典型相关分析方法和核稀疏保持投影典型相关分析方法进行了对比,实验研究表明,提出的方法可以有效去除冗余和噪声特征,实现多域水下目标特征的融合,提高水下目标的识别正确率。 展开更多

关键词 多特征集典型相关分析 核稀疏保持投影算法 特征融合 水下目标识别

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基于典型相关和人工粒子群的大坝监测分析模型 被引量：1

11

作者 花胜强 高磊 +1 位作者 潘琳 周锡琅 《水电能源科学》 北大核心 2013年第10期64-66,8,共4页

针对大坝安全监测多效应量统计分析模型存在相关性而影响模型精度问题,提出了优化方案,预先对效应量和影响因子进行典型相关性分析,实现变量降维并提取与效应量相关性大的自变量作为模型输入因子构建多元线性回归模型,并基于人工粒子群... 针对大坝安全监测多效应量统计分析模型存在相关性而影响模型精度问题,提出了优化方案,预先对效应量和影响因子进行典型相关性分析,实现变量降维并提取与效应量相关性大的自变量作为模型输入因子构建多元线性回归模型,并基于人工粒子群算法求解最优偏回归系数。经与全回归、逐步回归、偏最小二乘回归模型比较验证,实例表明所建模型有较优的拟合效果和预测精度、鲁棒性强。 展开更多

关键词 大坝监测 回归分析 多重线性相关 典型相关性分析 人工粒子群算法

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基于二维随机投影特征典型相关分析融合的SAR ATR方法

12

作者 李正伟 黄孝斌 胡尧 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期356-363,共8页

合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(Automatic target recognition,ATR)是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能,提出基于二维投影特征多重集典型相关分析(Multiset canonical corre... 合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(Automatic target recognition,ATR)是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能,提出基于二维投影特征多重集典型相关分析(Multiset canonical correlations analysis,MCCA)的方法。首先,采用若干二维随机投影矩阵对SAR图像进行特征提取,获得多层次特征描述。考虑到这些结果之间的相关性和可能存在的冗余及干扰,进一步通过MCCA对它们进行融合处理,获取单一特征矢量。基于稀疏表示分类器(Sparse representation-based classification,SRC)对融合特征矢量进行处理,判决目标类别。实验基于MSTAR数据集开展,对方法性能进行检验确认,结果能够验证其有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 二维随机投影 多重集典型相关分析 稀疏表示分类

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多重CCA算法的柬汉双语词向量构建方法 被引量：2

13

作者 蒋亚芳 严馨 +2 位作者 李思远 徐广义 周枫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第17期167-172,共6页

针对现有双语词向量研究方法获取双语词向量需要用到大量双语平行文本,对于柬汉双语而言存在着平行文本不足的关键问题,而英语作为通用语言,英语-汉语以及英语-柬埔寨语双语平行文本较多且容易获得,因此在典型相关分析跨语言词向量模型... 针对现有双语词向量研究方法获取双语词向量需要用到大量双语平行文本,对于柬汉双语而言存在着平行文本不足的关键问题,而英语作为通用语言,英语-汉语以及英语-柬埔寨语双语平行文本较多且容易获得,因此在典型相关分析跨语言词向量模型上作出进一步改进,提出以英语为中间语言的基于多重CCA算法的汉柬双语词向量构建方法。通过将英语、汉语词向量投影至汉-英向量空间,将英语、柬语词向量投影至柬-英向量空间,根据CCA算法分别得到英-汉、英-柬双语词向量;以英语作为中间词并结合部分实验室构建的柬汉双语电子词典将上一步得到的英-柬、英-汉双语词向量投影至第三方同一向量空间中,再次根据CCA算法得到柬语和汉语在新向量空间中的投影转换矩阵;得到柬英汉多语词向量,多语词向量中包含有柬汉双语词向量。与传统方法相比,该方法解决了当前其他模型所面临的初始柬汉平行文本稀缺的问题,且获得较高的柬汉双语词向量。 展开更多

关键词 双语词向量 典型相关分析(CCA) 汉柬双语 多重典型相关分析算法

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基于联合典型变量矩阵的多阶段发酵过程质量相关故障监测 被引量：4

14

作者 高学金 何紫鹤 +1 位作者 高慧慧 齐咏生 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1300-1314,共15页

为考虑发酵过程的质量变量和动态特征对于阶段划分的影响,提出了一种基于联合典型变量矩阵的多阶段发酵过程质量相关故障监测方法。首先,将历史三维数据沿批次方向展开,对每个时间片矩阵进行典型相关分析(canonical correlation analysi... 为考虑发酵过程的质量变量和动态特征对于阶段划分的影响,提出了一种基于联合典型变量矩阵的多阶段发酵过程质量相关故障监测方法。首先,将历史三维数据沿批次方向展开,对每个时间片矩阵进行典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA),得到融合过程变量和质量变量信息的联合典型变量矩阵,对其进行K均值聚类,实现基于静态特征的第1步划分;然后采用慢特征分析(slow feature analysis,SFA)算法提取表征过程动态性的慢特征,对其进行聚类实现第2步划分。最后综合分析两步划分结果,将生产过程划分为不同的稳定阶段和过渡阶段,并在划分的子阶段中分别建立CCA监测模型进行质量相关故障监测。该方法通过静态和动态特征的变化实现两步划分,准确区分强动态变化与阶段切换,有效提高质量相关的故障监测模型精度。青霉素仿真平台与大肠杆菌实际生产数据验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 发酵 间歇式 多阶段 联合典型变量矩阵 典型相关分析 故障监测 算法

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标签敏感的多重集正交相关特征融合方法 被引量：3

15

作者 赵前进 平昕瑞 +1 位作者 苏树智 谢军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3458-3464,共7页

典型相关分析(CCA)作为一种经典的特征融合方法,广泛用于模式识别领域,其目标是学习相关投影方向使两组变量间的相关性最大,但其没有考虑样本的类标签信息和样本间的信息冗余(MDOCCA),从而影响了融合后特征的监督敏感性和鉴别力。为此,... 典型相关分析(CCA)作为一种经典的特征融合方法,广泛用于模式识别领域,其目标是学习相关投影方向使两组变量间的相关性最大,但其没有考虑样本的类标签信息和样本间的信息冗余(MDOCCA),从而影响了融合后特征的监督敏感性和鉴别力。为此,该文提出一种标签敏感的多重集正交相关特征融合方法,该方法在典型相关分析理论基础上,将类标签信息嵌入到特征融合框架,同时加入正交约束确保融合特征最大限度的不相关,减少特征信息冗余,提高鉴别力。在不同图像数据集上的实验结果显示该方法是一种有效的特征融合方法。 展开更多

关键词 特征融合 典型相关分析 多重集 鉴别 正交

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中国典型旅游城市入境旅游流的模糊聚类分析 被引量：1

16

作者 程宇 《江西农业学报》 CAS 2010年第8期178-180,183,共4页

通过最大树模糊聚类算法对全国典型旅游城市之间入境旅游流的流动进行了分类,并做了城市结点之间的相关性分析,最后得出典型旅游城市的聚类分析结果,为全国跨区域旅游开发规划提供科学依据。

关键词 中国 典型 旅游城市 入境旅游流 模糊聚类算法 旅游开发规划 相关性分析 分析结果 城市结点 最大树 跨区域 流动 科学 分类

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一种基于组策略的过滤式特征选择算法 被引量：4

17

作者 许尧 胡学钢 李培培 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第5期1322-1326,共5页

MRMR算法具有快速、高效等优势,在处理高维数据方面较为流行。提出一种基于组策略的MRMR改进算法(MRMRE),该算法不仅考虑单个特征属性的相关性与冗余性,同时针对特征组间的相互关系进行研究。算法以MRMR算法为框架,以CCA作为度量基准,选... MRMR算法具有快速、高效等优势,在处理高维数据方面较为流行。提出一种基于组策略的MRMR改进算法(MRMRE),该算法不仅考虑单个特征属性的相关性与冗余性,同时针对特征组间的相互关系进行研究。算法以MRMR算法为框架,以CCA作为度量基准,选择SVMs作为基分类器,使其特征选择效果提升。在UCI机器学习数据库中图像与基因序列数据集上的大量实验表明,与MRMR算法相比,所提出的算法其特征选择结果具有更高的结果稳定性与分类精度。 展开更多

关键词 特征选择 组策略 最大相关最小冗余算法 典型相关分析

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基于KCCA算法的车载广播非线性混合干扰信号盲源分离 被引量：1

18

作者 马钧 陈雨航 袁湘辉 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2018年第4期14-18,共5页

针对车载广播设备工作时所面临电磁干扰降低信号质量的问题,首先应用基于核函数的典型相关分析的盲源分离算法,有效解决了车载广播非线性混合干扰问题;然后,通过对基于核函数典型相关分析算法的调幅信号和调频信号与噪声的非线性混合、... 针对车载广播设备工作时所面临电磁干扰降低信号质量的问题,首先应用基于核函数的典型相关分析的盲源分离算法,有效解决了车载广播非线性混合干扰问题;然后,通过对基于核函数典型相关分析算法的调幅信号和调频信号与噪声的非线性混合、分离过程进行了仿真分析;最后,采用信号之间相关系数对其分离结果进行了评估,验证了所提出的方法在车载广播干扰信号分离的可行性和稳健性。 展开更多

关键词 核典型相关分析算法 车载广播干扰 盲源分离

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砒砂岩区不同侵蚀程度表土多重分形特征与持水特性关系 被引量：7

19

作者 杨振奇 秦富仓 +2 位作者 李龙 郭建英 王燕 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期640-647,共8页

以砒砂岩区鲍家沟流域不同侵蚀程度的表层土壤(0~20 cm)为研究对象,运用多重分形和典型相关分析相结合的方法,研究土壤粒径分布特性与土壤持水能力的相互关系。结果表明:(1)砒砂岩区不同侵蚀程度土壤粒径分布介于2.13~2390μm,砂粒含量... 以砒砂岩区鲍家沟流域不同侵蚀程度的表层土壤(0~20 cm)为研究对象,运用多重分形和典型相关分析相结合的方法,研究土壤粒径分布特性与土壤持水能力的相互关系。结果表明:(1)砒砂岩区不同侵蚀程度土壤粒径分布介于2.13~2390μm,砂粒含量远高于粉粒和黏粒,随着侵蚀程度的加剧,土壤砂粒含量增加;(2)广义维数谱D(q)呈"Z型"递减曲线,且D0>D1>D2,土壤颗粒分布存在明显的非均匀性,可以通过多重分形对其进行描述;(3)土壤总孔隙度介于33.07%~46.20%,随着侵蚀程度加剧孔隙度和持水量呈下降趋势。土壤颗粒多重分形特征与持水能力存在正相关关系,其中通气孔隙度和颗粒分布关联维数在交互影响过程中起引导作用。 展开更多

关键词 砒砂岩区 土壤粒径分布 土壤持水 典型相关分析 多重分形特征

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基于MCCA的痤疮宏基因组数据辅助分析 被引量：1

20

作者 孙梦茹 王瑜 +2 位作者 何聪芬 贾焱 高学义 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期972-977,共6页

痤疮作为常见皮肤病之一,发病机制复杂,其中微生物定植在痤疮发病中的作用是一个热点研究问题。本文从宏基因组学的角度,利用机器学习方法分析痤疮宏基因组数据,包括痤疮患者的患病皮肤(diseased skin,DS)样本集和健康皮肤(healthy skin... 痤疮作为常见皮肤病之一,发病机制复杂,其中微生物定植在痤疮发病中的作用是一个热点研究问题。本文从宏基因组学的角度,利用机器学习方法分析痤疮宏基因组数据,包括痤疮患者的患病皮肤(diseased skin,DS)样本集和健康皮肤(healthy skin,HS)样本集,以及正常对照组(normal control,NC)样本集。为了同时分析3组样本集以获得可以区分不同样本集的脂质,使用多重集典型相关分析(multi-set canonical correlation analysis,MCCA)方法进行研究。实验结果可得到仅对某一样本集有显著影响的脂质,以及同时对3个样本集影响程度不同的脂质,这些脂质可以作为判别皮肤状态的指标,用于辅助指导皮肤痤疮疾病的诊断、预后和治疗。 展开更多

关键词 痤疮 宏基因组学 面部皮肤 脂质 机器学习 多重集典型相关分析

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