| 聚类算法在基因表达数据分析中的应用研究 |
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| 引用本文： | 朱婵,许龙飞.聚类算法在基因表达数据分析中的应用研究[J].计算机工程与应用,2006,42(15):171-175,178. |
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| 作者姓名： | 朱婵 许龙飞 |
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| 作者单位： | 1. 广东科学技术职业学院计算机工程系,广东,珠海,519090
2. 暨南大学信息科技学院计算机科学系,广州,510632 |
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| 基金项目： | 中国科学院资助项目;广东省博士启动基金 |
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| 摘 要： | 针对传统聚类算法在基因表达数据处理中的不足之处,讨论了与计算智能技术相关的两种算法:模糊C均值算法(FCM)和遗传K均值算法(GKA),对FCM算法中类别数c和模糊指数m的选取进行了比较深入的研究,最后用实验数据对各算法性能进行了分析和比较。
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| 关 键 词： | 聚类分析 微阵列 基因表达数据 计算智能 |
| 文章编号： | 1002-8331-（2006）15-0171-05 |
| 收稿时间： | 2006-01 |
| 修稿时间： | 2006-01 |
Research on Clustering Algorithms in Gene Expression Data Analyzing |
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| Zhu Chan,Xu Longfei.Research on Clustering Algorithms in Gene Expression Data Analyzing[J].Computer Engineering and Applications,2006,42(15):171-175,178. |
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| Authors: | Zhu Chan Xu Longfei |
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| Abstract: | Aiming at the deficiencies of the traditional clustering algorithms in analyzing and handling gene expression data,two algorithms that associate with the computational intelligence FCM and GKA are discussed.Then the methods for selecting parameters are studied in detail.Lastly,the algorithms' performances are compared using experiment data. |
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| Keywords: | clustering analysis microarrays gene expression data computational intelligence |
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