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基因表达数据缺失值填补算法的比较研究的中期报告
1.研究背景和目的
基因表达数据是生物信息学领域中的一个重要研究方向，它可以帮助我们揭示基因的功能和调控机制。但是，在实际应用中，基因表达数据常常存在缺失值，这会严重影响数据的可靠性和分析结果的准确性。因此，开发有效的基因表达数据缺失值填补算法具有重要意义。
本研究的目的是对比分析不同的基因表达数据缺失值填补算法的优缺点，以提供有关缺失值填补算法的选择和使用建议。
2.研究方法
本次中期报告主要采用文献调研的方法，通过查阅相关文献，收集不同基因表达数据缺失值填补算法的理论方法和实现代码。同时，我们还将建立模拟数据集和真实数据集，通过对比分析不同算法的表现进行评估。
3.研究进展
在文献调研的过程中，我们已经收集了多种基因表达数据缺失值填补算法，包括基于平均值、中位数、多元正态分布、K近邻等基础方法，以及基于深度学习、自动编码器、生成对抗网络等深度学习方法。我们已对这些算法的理论方法进行了初步了解，并初步编写了实现代码。
同时，我们已经建立了一个模拟数据集和一个真实数据集，用于评估不同算法的表现。我们已经对数据进行了预处理和缺失值注入，并初步进行了缺失值填补和评估实验。
4.下一步工作
在接下来的工作中，我们将继续拓展实验结果，评估不同算法的表现，并对比分析其优缺点。同时，我们还将探索算法组合和优化策略，以提高填补效果和减少误差。最终，我们将撰写最终报告，总结研究成果和发现，提供算法选择和使用建议。