基于向量空间模型的基因序列聚类及仿真实验

• 作者: 季超 张东生
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 基因序列 向量空间模型 聚类分析
• 年，卷（期）: 2010,（16）
• 页码范围: 155-157
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.16.062

摘要

聚类算法广泛应用于生物信息学教据分析中,是基因序列和表达数据分析研究的主要技术之一.提出了一种基于向量空间模型的基因序列聚类分析算法.首先利用DNA序列的结构特征,将多个DNA序列构成序列集.结合向量空间模型算法,计算DNA序列集中两两序列之间的相似度矩阵,并选取适当的阈值对相似度矩阵作截集处理,从而得到最终的聚类结果.基于DNA序列数据的仿真实验结果表明,该算法在基因序列的分析中是实用、有效的,并且具有算法简明、语义准确、向量维数可控等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张东生	河南大学计算中心	22	52	4.0	6.0
2	季超	河南大学计算中心	21	125	7.0	10.0