基于遗传算法及聚类的基因表达数据特征选择

特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。针对高维数据对象（如基因表达数据）的特征选择,一方面可以提高分类及聚类的精度和效率,另一方面可以找出富含信息的特征子集,如发现与疾病密切相关的重要基因。针对此问题,本文提出了一种新的面向基因表达数据的特征选择方法,在特征子集搜索上采用遗传算法进行随机搜索,在特征子集评价上采用聚类算法及聚类错误率作为学习算法及评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好可分离性的特征子集,从而实现降维并提高聚类及分类精度。     

双层结构的基因表达数据聚类算法

本文提出了一种双层结构的基因表达数据聚类算法,该算法针对基因表达数据量庞大且已知功能的基因较少的特点,将聚类过程分为两个层次,快速分析层和精确聚类层。聚类结果采用信息熵方法进行评价。实验结果表明该聚类方法对于聚类基因表达数据非常有效。     

基于封闭相似性的三维基因表达数据聚类算法

研究了三维基因表达数据聚类的效率问题,在三维基因表达数据聚类过程中引入了"先验证后生成"的思想。基于提出的封闭相似性概念,设计了一种新的高效算法TESTER,采用多个有效的削减规则避免代价很高的全局封闭性检验,提高了效率。理论分析和实验结果表明,TESTER算法的性能优于目前最好的同类算法RSM和CubeMiner。     

基于封闭相似性的三维基因表达数据聚类算法

研究了三维基因表达数据聚类的效率问题,在三维基因表达数据聚类过程中引入了“先验证后生成”的思想。基于提出的封闭相似性概念,设计了一种新的高效算法TESTER,采用多个有效的削减规则避免代价很高的全局封闭性检验,提高了效率。理论分析和实验结果表明,TESTER算法的性能优于目前最好的同类算法RSM和CubeMiner。     

基因表达数据的并行双向聚类算法

基因表达数据的双向聚类问题是生物信息学中的一个重要的问题,通过对基因在各种不同实验条件下的表达数据进行双向聚类,可以分析和识别同类基因所共同拥有的基因功能以及转录调控元件.本文对基因表达数据进行双向聚类的问题进行了深入的研究.提出一种并行算法.该算法根据数据集合的大小对双向聚类质量的反单调性,由最小的数据集合开始逐步添加行或列,最终找到所有满足条件的聚类.实验结果表明,该算法处理速度快,聚类质量高,性能明显优于其它同类算法.     

针对微阵列基因表达数据的聚类算法应用研究

聚类是一个将数据集划分为若干个簇的过程,在机器学习和数据挖掘中的有广泛的应用。该文综述了经典的聚类算法,在酵母基因表达数据集上实现了K-means聚类算法,并对聚类结果进行了分析。     

一种用于基因表达数据的无参数聚类算法

提出了一种用于基因表达数据的无参数聚类算法。该算法把多维数据的模糊聚类方法与CTWC相结合,并引入基于范数的方法进一步对该方法加以改进和论证。将该算法应用于真实的结肠癌基因表达数据集,确定了含8个基因的特征基因组合,该特征基因组合不仅达到了90%左右的结肠癌样本识别率,还能鉴别结肠癌样本的亚型。实验结果充分验证了这种算法的可行性。     

基于弹簧模型的基因表达数据可视化聚类

依据基因表达数据的特点,提出一种基于弹簧模型的基因表达数据可视化聚类方法,将多维空间的基因表达数据映射到二维空间中,较好地保持了原始多维数据间的时空相似性。实验结果表明,该方法能发现基因表达数据集中隐含的类簇结构以及共表达基因模式。     

基于引力搜索机制的数据聚类及特征选择算法

为同步选择具有相关特征的数据聚类数量,提出一种基于引力搜索机制的聚类和特征选择算法.设计一种代理表示策略实现聚类中心和特征数量的编码;提出一种动态临界值方法决定聚类和特征数量,通过代理适应度的不断评估寻找最优聚类量和相关特征;分析算法的时间复杂度,通过8个经典数据集测试算法性能,并与7种常规数据聚类算法作对比.实验结果...     

多样性引导的QPSO基因表达数据聚类算法

针对基于粒子群优化的聚类算法容易陷入局部最优值的缺点,提出将量子行为粒子群优化应用于基因表达数据的聚类分析问题中。在新的聚类算法中采用了对粒子群的多样性控制,以提高算法的全局收敛性能;此外还在新算法中引入了类似于K均值聚类的操作步骤,用以提高算法整体的收敛速度。选择Rand指数和Silhouette指数作为聚类评价标准,对5个人工和实际的基因表达数据集合进行聚类实验分析表明,新算法和基于粒子群优化的聚类算法相比,具有较快的收敛速度,粒子多样性的控制能有效改善算法的全局收敛性能。和其他一些常用的聚类算法比较,也能够获得更好的聚类评价,聚类效果更好。     

利用连通分支对基因表示数据的聚类算法

在生命科学中,需要对物种及基因进行分类,以获得对种群固有结构的认识。利用数据聚类方法,有效地辨别／识别基因表示数据的模式,对它们进行分类。将特征相似性大的归为一类,特征相异性大的归为不同类。这对于研究基因的结构、功能、以及不同种类基因之间的关系都具有重要意义。利用图论的方法对分子生物学中基因表示数据进行初始聚类,然后再结合别的算法,如K－近邻自学习聚类算法或基于中心点的自学习聚类算法,对其进一步求精。对于某种聚类判别准则,能够产生全局最优簇。最后对算法进行了分析和讨论,并用模拟数据进行了实验验证。     

一种适用于基因表达数据的特征加权FCM算法*

针对FCM算法应用于基因表达数据分析时存在的局限性,提出一种特征加权自适应FCM算法。该算法在FCM算法的基础上引入数据集预处理机制,可依据数据集的分布特征自适应地获取分类数目和初始聚类中心,并通过ReliefF算法实现特征权值的自动确定。同时,新算法考虑了不同属性对分类贡献的差异,在FCM算法中引入特征权重。将算法应用于真实基因表达数据集,实验结果表明,算法能够自适应地确定聚类数目、获得稳定性较好的聚类结果,而且具有较高的聚类精度。     

新型适用于基因表达数据的模型聚类方法

针对EM算法中的初始类的数目很难决定,在迭代中经常产生部分最优的情况,将K-means算法与基于EM的聚类方法相结合,提出了一个新的适用于基因表达数据的模型聚类方法。新的聚类方法,首先利用K-means算法具有全局性、效率高的优点,快速得到聚类的起始类的划分,将其设置为高斯混合模型的初始参数值,进一步采用EM方法进行聚类,得到最优聚类结果。通过2次对真实数据集的实验测试,将新的算法分别与K均值算法和EM算法进行了比较。实验结果表明,新算法是一种有效的聚类方法,聚类结果的准确度得到了提高。     

一种新聚类算法在基因表达数据分析中的应用

自组织特征映射神经网络与层次聚类算法是两种较经典的分析基因表达数据的聚类算法,但由于基因表达数据的复杂性与不稳定性,这两种算法都存在着自身的优劣。因此,在比较两种算法差异性的基础上,创造性地提出了一种新算法,即通过SOM算法对基因表达数据进行聚类,再用层次聚类将每个类对应的神经元权值二次聚类,并将此算法应用在酵母菌基因表达数据中,用实验证明改进算法克服了自组织算法的一些缺陷,提高了基因聚类的效能。     

支持向量数据描述的基因表达数据聚类方法

为改善传统的基因表达数据聚类方法正确率偏低的问题,研究了支持向量数据描述（SVDD）算法在基因表达数据聚类中的应用,该方法通过寻找最优分类超球实现对数据集的有效聚类.将类间信息融入聚类有效性评估准则中,通过模拟退火优化算法寻找SVDD算法中的最优核函数参数和惩罚因子,在训练时引入非样本数据提高运算效率.对酵母细胞生长周期的基因表达数据集的仿真实验结果表明,在新的聚类有效性评估准则下进行参数寻优,能够更快更好地得到最佳参数,同时,算法具有聚类精度高和运算速度快的优点.     

小波包分解和模糊聚类下的基因表达数据分析

针对基因表达数据中存在的噪声对聚类分析结果准确度的影响问题,提出了一种基于小波包分解的基因表达数据模糊聚类分析方案,介绍了理论根据和算法,给出了Matlab仿真结果,并与其他方法聚类的结果进行了比较。结果表明提出的方法能够减少传统聚类方法受到噪声影响的程度,能够挖掘出基因表达数据在时间上的行为特征,对与细胞周期调控有关的基因表达数据的聚类结果划分更为准确和细致。     

A model for gene selection and classification of gene expression data

Gene expression data are expected to be of significant help in the development of efficient cancer diagnosis and classification platforms. One problem arising from these data is how to select a small subset of genes from thousands of genes and a few samples that are inherently noisy. This research aims to select a small subset of informative genes from the gene expression data which will maximize the classification accuracy. A model for gene selection and classification has been developed by using a filter approach, and an improved hybrid of the genetic algorithm and a support vector machine classifier. We show that the classification accuracy of the proposed model is useful for the cancer classification of one widely used gene expression benchmark data set.