改进的时序基因表达数据动态聚类算法

• 作者: 刘宇宏 徐红林 王士同
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时序基因表达数据 自回归模型 动态模型 贝叶斯理论
• 年，卷（期）: 2007,（27）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 164-167
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.27.049

摘要

文[1]采用了一种基于动态模型的聚类算法,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析,得到了较为理想的聚类结果.对上述算法在数据初始化方面进行了合理改进,并利用贝叶斯理论对数据的联合概率分布进行了重新分析.实验表明,提出的改进算法所得聚类结果明显优于原算法所得结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐红林	江南大学信息工程学院	10	37	4.0	5.0
2	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
3	刘宇宏	江南大学信息工程学院	2	4	1.0	2.0