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一种面向SNP选择的K-Center算法

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 1次 | 上传用户：wolfvs

【摘要】

：

单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)数据是一种关于遗传病理学研究的重要数据,其高维少样本,存在大量噪声和冗余,并且SNP位点之间存在连锁不平衡性,因此需要对SNP数据进行降维。提出一种改进的K-Center算法——K-MSU算法。使用K-Center进行数据降维,在K-Center算法的距离度量中引入对称不确定性,解决SNP数据之间的连锁不平衡性;

【作者】

：

曹莉敏周从华

【机构】

：

江苏大学计算机科学与通信工程学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

单核苷酸多态 SNP选择 K-Center 特征选择对称不确定性信息增益 Single nucleotide polymorphismsSNP select

【基金项目】

：

江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2016630,BE2017628),无锡市卫生计生委科研项目(Z201603)

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单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)数据是一种关于遗传病理学研究的重要数据,其高维少样本,存在大量噪声和冗余,并且SNP位点之间存在连锁不平衡性,因此需要对SNP数据进行降维。提出一种改进的K-Center算法——K-MSU算法。使用K-Center进行数据降维,在K-Center算法的距离度量中引入对称不确定性,解决SNP数据之间的连锁不平衡性;针对K-Center算法的随机选择初始聚类中心的方法容易对聚类结果产生较大的影响,使用基于信息增益的密度

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