基于NLPCA的聚类可视化方法

• 作者: 李季 赵晓丹 齐志
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射神经网络 非线性主成分分析 聚类分析 可视化
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 526-532
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4327字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2010.05.015

摘要

为了将高维输入空间的数据映射到低维空间,利用可视化技术探测数据的固有特性,提出了用非线性主成分分析(NLPCA:NonLinear Principal Component Analysis)和自组织映射网络相结合的方法对生物信息学中基因表达数据进行聚类可视化分析.实验结果表明,该方法有较高的分类正确率,用于基因表达数据的聚类分析是行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晓丹	吉林省经济管理干部学院国际商务系	19	25	3.0	4.0
2	李季	长春职业技术学院信息技术学院	11	19	3.0	4.0
3	齐志	长春职业技术学院信息技术学院	10	12	2.0	3.0