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- 最小支撑树算法在基因表达数据聚类分析中的应用北大核心CSCDCSTPCD
- 基于有效性测度的基因表达数据的模糊聚类分析CSCD摘要：本文讨论了模糊聚类中的模糊C均值算法和聚类有效性测度.结合基因微阵列的特点,设计并实现了一种基于聚类有效性函数的模糊C均值模型.将该种模型运用于公开的白血病基因表达数据,取得了与实际情况相吻合的实验结果.
- 聚类分析在基因表达数据上的应用研究北大核心CSCD
- 基于类别保留投影的基因表达数据特征提取新方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：从两两样本的类别关系出发,提出一种新的线性鉴别特征提取方法,叫做类别保留投影.相比经典的fisher线性鉴别分析方法,类别保留投影具有最优子空间维数不受样本类别数限制、计算复杂度低的优点.通过对真实基因表达数据进行样本分类识别,证实了本文方法的有效性.并将类别保留投影方法推广到非线性空间,提出核类别保留投影,用于解决非线性特征提取问题,对基因表达数据的实验验证了方法的可行性.
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- 基于代表熵的基因表达数据聚类分析方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对基因表达数据样本少,维数高的特点,尤其是在样本分型缺乏先验知识的情况下,结合自组织特征映射的优点提出了基于代表熵的双向聚类算法.该算法首先通过自组织特征映射网络(SOM)对基因聚类,根据波动系数挑选特征基因.然后根据代表熵的大小判断基因聚类的好坏,并确定网络的神经元个数.最后采用FCM(Fuzzy C Means)聚类算法对挑选出的特征基因集进行样本分型.将该算法用于两组公开的基因表达数据集,实验结果表明该算法在降低特征维数的同时…查看全部>>