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文檔簡(jiǎn)介
1、本文首先將相對(duì)熵作為相似性度量標(biāo)準(zhǔn)引入到基因芯片數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析中,提出基于相對(duì)熵的K-均值聚類(lèi)算法,算法采用最大-最小規(guī)范化和區(qū)間離散化對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并將該算法應(yīng)用于啤酒酵母基因芯片數(shù)據(jù).實(shí)驗(yàn)表明,相對(duì)熵作為相似性度量標(biāo)準(zhǔn),不僅可以得到合理的聚類(lèi)結(jié)果,而且可以提高K-均值算法的收斂速度.其次,對(duì)基因芯片數(shù)據(jù)的模糊聚類(lèi)進(jìn)行了研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基因芯片數(shù)據(jù)模糊C-均值聚類(lèi)算法.算法可以在迭代過(guò)程中對(duì)隸屬度進(jìn)行修正,并能動(dòng)態(tài)地確定模糊
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