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On the grouping effect of the l_(1-2)models

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2022年第3期37卷 422-434页

作者： SHEN Yi GUO Wan-ling HU Rui-fang The Department of Mathematics Zhejiang Sci-Tech UniversityHangzhou 310018China School of Information Engineering Jiaxing Nanhu UniversityJiaxing 314001China

This paper aims to study the mathematical properties of the l vmodels that employ measurement matrices with correlated *** first show that the l_(1-2)model satisfies the grouping effect which ensures that coefficients corresponding to highly correlated columns in a measurement matrix have small *** we provide the stability analysis based on the sparse approximation *** the entries of the vectors have different signs,we show that the grouping effect also holds for the constraint l_(1-2)minimization model which is implicated by the linearized Bregman iteration.

关键词： grouping effect sparsity linearized Bregman non-convex compressed sensing

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Biomarker Identification of Rat Liver Regeneration via Adaptive Logistic Regression

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International Journal of Automation and computing 2016年第2期13卷 191-198页

作者： Liu-Yuan Chen Jie Yang Guo-Guo Xu Yun-Qing Liu Jun-Tao Li Cun-Shuan Xu School of Information Engineering Wuhan University of Technology College of Mathematics and Information Sciences Henan Normal University State Key Laboratory Cultivation Base for Cell Differentiation Regulation Henan Normal University

This paper is devoted to identifying the biomarkers of rat liver regeneration via the adaptive logistic regression. By combining the adaptive elastic net penalty with the logistic regression loss, the adaptive logistic regression is proposed to adaptively identify the important genes in groups. Furthermore, by improving the pathwise coordinate descent algorithm, a fast solving algorithm is developed for computing the regularized paths of the adaptive logistic regression. The results from the experiments performed on the microarray data of rat liver regeneration are provided to illustrate the effectiveness of the proposed method and verify the biological rationality of the selected biomarkers.

关键词： Adaptive logistic regression gene selection microarray classification grouping effect rat liver regeneration

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