Gen-Cluster:一个基因表达数据的高维聚类算法

• 作者: 张坤 朱扬勇 熊贇 邱伯仁
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高维数据挖掘 聚类 基因表达数据 N-同维趋势相似
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 135-146
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 10132字
• 语种: 中文

摘要

基因表达数据聚类是分析基因之间共调控关系的重要手段.挖掘子空间中表达值存在差异但变化趋势保守的序列已成为基因表达数据聚类的主要研究内容之一.在N-同维趋势相似定义的基础上,提出了一个基因表达数据的高维聚类算法Gen-Cluster,将基因表达值转化为序列形式,采用无重复投影且无候选生成的序列模式挖掘策略自底向上挖掘N-同维趋势模式,并解决了OP-Cluster算法不能挖掘含有项集的序列模式问题,最终得到表达值变化趋势保守的基因序列形成的N-同维趋势簇.实验采用Breast Tumor和MicroRNA表达数据集,验证挖掘结果是有效的,且较OP-Cluster算法表现更高效率,并涵盖其结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱扬勇	复旦大学计算机与信息技术系	91	3435	25.0	58.0
2	张坤	复旦大学计算机与信息技术系	3	61	2.0	3.0
3	熊贇	复旦大学计算机与信息技术系	11	20	3.0	4.0
4	邱伯仁	复旦大学计算机与信息技术系	3	7	2.0	2.0