期刊专题

10.3969/j.issn.1006-2475.2014.12.003

面向微阵列基因数据的基于 PA 指标双向聚类算法

引用
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。

PA指标、双聚类、GO分析、微阵列基因数据

TP391(计算技术、计算机技术)

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2012 FZDI004;广东医学院大学生科研立项社科类一般项目2013SYDG009

2015-01-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

11-14

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计算机与现代化

1006-2475

36-1137/TP

2014,(12)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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