【摘 要】
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本文首先将相对熵作为相似性度量标准引入到基因芯片数据的聚类分析中,提出基于相对熵的K-均值聚类算法,算法采用最大-最小规范化和区间离散化对原始数据进行预处理,并将该算
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本文首先将相对熵作为相似性度量标准引入到基因芯片数据的聚类分析中,提出基于相对熵的K-均值聚类算法,算法采用最大-最小规范化和区间离散化对原始数据进行预处理,并将该算法应用于啤酒酵母基因芯片数据.实验表明,相对熵作为相似性度量标准,不仅可以得到合理的聚类结果,而且可以提高K-均值算法的收敛速度.其次,对基因芯片数据的模糊聚类进行了研究,设计并实现了基因芯片数据模糊C-均值聚类算法.算法可以在迭代过程中对隶属度进行修正,并能动态地确定模糊权重指数.这在一定程度上提高了算法的收敛速度和聚类准确性.同时对模糊聚类有效性的判别方法进行了研究,并对模糊聚类的有效性指标进行了理论分析和实验验证.本文最后对基因芯片数据的层次聚类、K-均值聚类和模糊聚类进行了综合的比较和分析.
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