基于主元分析的不同白血病细胞判别
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R733.7

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国家自然科学基金资助项目(60778046); 福建省教育厅科技计划资助项目(JA07040)


Different leukemic cell lines recognition based on principal component analysis
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    应用主元分析(PCA,principal components analysis)方法对3种不同白血病细胞进行判别。原始数据通过五次方拟合和线性3点平滑以消除背景噪声后,应用PCA方法线性降维后进行特征提取和聚类分析。实验结果表明其中HL60细胞和CA46细胞的拉曼光谱较相似,而与Jurkat细胞存在较大差异,表明前两者在性质上更为接近。研究结果表明,PCA方法可以对不同白血病细胞进行聚类,区分度达100%。

    Abstract:

    Principal components analysis(PCA) is used as a recognition method for investigation of three different leukemic cells.The background noises in oringinal data are erased by fifth powers fitting and three point smoothing.The PCA has been used to extract feature vectors and for cluster analysis after dimension reduction,then three leukemic cell lines are clustered separately.The results show that the Raman data between HL60 cell and CA46 cell are near,but is far away from Jurcat cell.It indicates that HL60 ce...

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引用本文

林居强.基于主元分析的不同白血病细胞判别[J].光电子激光,2009,(10):1414~1416

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