公开(公告)号：CN117556334A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311398741.5

申请日：2023-10-25

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 夏立 ,  谢介民 ,  李青娇 ,  刘雪梅 ,  陈炫淇 ,  佘海潼

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/23 ,  G06F18/22 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的多组学数据层次分类结构学习系统，包括：数据导入模块，用于加载多组学数据，并对数据进行预处理；层次结构学习模块，利用由数据驱动的适应性机器学习方法进行有监督学习，构建类别相似性矩阵，利用自底向上、自顶向下无监督聚类算法初步构建类标签层次结构，并将迭代式算法整合到训练过程中，最终得到最优类标签层次结构；层次分类验证模块，利用最优类标签层次结构结合多组学数据进行层次分类，并提供结果解释。本发明结合有监督式、无监督式机器学习与迭代算法，准确地推断出多组学数据中的类标签层次结构，提升对复杂多组学数据的高效分类和组织，提供分类结果可解释性。