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摘要:
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.
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文献信息
篇名 一种新聚类算法在基因表达数据分析中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 SOM算法 层次聚类 基因表达数据
年,卷(期) 2007,(18) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 234-238
页数 5页 分类号 TP301
字数 5417字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.18.073
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹晖 1 20 1.0 1.0
2 席斌 1 20 1.0 1.0
3 米红 1 20 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
SOM算法
层次聚类
基因表达数据
研究起点
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引文网络交叉学科
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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