该框架的目标是什么？
user
该框架的目的是设计一种半监督分层多模态特征和样本选择（ss-hmfss）方法，用于阿尔茨海默病（ad）和轻度认知障碍（mci）的诊断。其目标是通过mri和snp数据找出最具区分性的特征和样本，从而训练出一个分类模型，以提高诊断的准确性。
assistant
该框架的主要步骤是什么？
user
框架的主要步骤包括：

1. 预处理：首先对数据进行预处理，以便进行后续分析。
2. 特征提取：从mri和snp数据中提取特征。
3. 流形保持：利用拉普拉斯矩阵计算，结合来自标记和未标记数据的mri特征以及预选的snp特征，保持数据的流形结构。
4. 联合特征和样本选择学习：在这个阶段，通过联合学习框架实现流形保持、特征选择和样本选择。
5. 分层学习：以分层次的方式进行学习，逐步识别出最具区分性的特征和样本。
6. 诊断模型训练：使用选定的特征和样本训练一个用于ad（阿尔茨海默病）和mci（轻度认知障碍）诊断的分类模型。
assistant
这一框架使用了什么类型的数据？
user
该框架利用两种类型的数据：弥散加权成像（mri）数据和单核苷酸多态性（snp）数据。mri数据提供了大脑结构和功能的信息，而snp数据反映了与阿尔茨海默病等疾病风险相关的遗传变异。通过整合这两种数据，该框架旨在提高阿尔茨海默病（ad）和轻度认知障碍（mci）诊断的精确度。
assistant