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基于狄利克雷多项式过程模型与K-means结合的菌群分析
1
作者
彭显
贺建峰
《生物信息学》
2024年第1期47-57,共11页
群体分型是一种有助于更好的理解人类身心健康等复杂生物学问题的有效方法,聚类是一种为了对样本分组来降低复杂性的定义肠型的方法,而传统K-means聚类算法的K值选取无法确定,本文在传统K-means聚类算法的基础上进行了改进,并公开数据...
群体分型是一种有助于更好的理解人类身心健康等复杂生物学问题的有效方法,聚类是一种为了对样本分组来降低复杂性的定义肠型的方法,而传统K-means聚类算法的K值选取无法确定,本文在传统K-means聚类算法的基础上进行了改进,并公开数据集上进行了验证,实验表明改进算法能够解决K值选取无法确定的问题,且聚类结果的稳定性、准确性和聚类质量都得到显著提高。将改进后的模型运用于肠道菌群OTUs数据,发现不仅能够有效地区分2-型糖尿病患者样本间的相似性,而且能鉴定出影响菌群结构异质性最大的OTUs菌,为临床解决2-型糖尿病问题提供了一种新的思路。
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关键词
K-MEANS算法
狄利克雷过程混合模型
菌群分析
群体分型
聚类
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职称材料
题名
基于狄利克雷多项式过程模型与K-means结合的菌群分析
1
作者
彭显
贺建峰
机构
昆明理工大学信息工程及其自动化学院
出处
《生物信息学》
2024年第1期47-57,共11页
文摘
群体分型是一种有助于更好的理解人类身心健康等复杂生物学问题的有效方法,聚类是一种为了对样本分组来降低复杂性的定义肠型的方法,而传统K-means聚类算法的K值选取无法确定,本文在传统K-means聚类算法的基础上进行了改进,并公开数据集上进行了验证,实验表明改进算法能够解决K值选取无法确定的问题,且聚类结果的稳定性、准确性和聚类质量都得到显著提高。将改进后的模型运用于肠道菌群OTUs数据,发现不仅能够有效地区分2-型糖尿病患者样本间的相似性,而且能鉴定出影响菌群结构异质性最大的OTUs菌,为临床解决2-型糖尿病问题提供了一种新的思路。
关键词
K-MEANS算法
狄利克雷过程混合模型
菌群分析
群体分型
聚类
Keywords
K-means algorithm
Dirichlet process mixed model
Flora analysis
Population typing
Clustering
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于狄利克雷多项式过程模型与K-means结合的菌群分析
彭显
贺建峰
《生物信息学》
2024
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