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面向微阵列基因数据的基于PA指标双向聚类算法
1
作者
林勤
林斯达
朱文敏
《计算机与现代化》
2014年第12期11-14,共4页
针对目前双聚类算法很少考虑所得聚类结果整体的划分质量问题,提出一种基于PA指标的双聚类算法。该算法选定一种衡量所有簇划分效果的PA指标来构造双聚类的模型,运用启发式贪心策略,通过迭代增删行列的方式挖掘出划分效果较高的几个双...
针对目前双聚类算法很少考虑所得聚类结果整体的划分质量问题,提出一种基于PA指标的双聚类算法。该算法选定一种衡量所有簇划分效果的PA指标来构造双聚类的模型,运用启发式贪心策略,通过迭代增删行列的方式挖掘出划分效果较高的几个双聚类。将所提算法与CC、FLOC算法进行算法性能的比较。实验结果表明,该算法能获得更好的结果。这说明该算法更能挖掘出具备既有统计意义又有生物意义的局部模式。
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关键词
pa指标
双聚类
GO分析
微阵列基因数据
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题名
面向微阵列基因数据的基于PA指标双向聚类算法
1
作者
林勤
林斯达
朱文敏
机构
广东医学院信息工程学院
广东医学院公共卫生学院
出处
《计算机与现代化》
2014年第12期11-14,共4页
基金
广东医学院面上基金资助项目(XK1330)
广东医学院大学生科研立项发明类重点项目(2012FZDI004)
广东医学院大学生科研立项社科类一般项目(2013SYDG009)
文摘
针对目前双聚类算法很少考虑所得聚类结果整体的划分质量问题,提出一种基于PA指标的双聚类算法。该算法选定一种衡量所有簇划分效果的PA指标来构造双聚类的模型,运用启发式贪心策略,通过迭代增删行列的方式挖掘出划分效果较高的几个双聚类。将所提算法与CC、FLOC算法进行算法性能的比较。实验结果表明,该算法能获得更好的结果。这说明该算法更能挖掘出具备既有统计意义又有生物意义的局部模式。
关键词
pa指标
双聚类
GO分析
微阵列基因数据
Keywords
pa
index
biclustering
GO analysis
microarray gene expression data
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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操作
1
面向微阵列基因数据的基于PA指标双向聚类算法
林勤
林斯达
朱文敏
《计算机与现代化》
2014
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