基因表达时序数据的HMM层次聚类

• 作者: 赵国庆 邓伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基因表达时序数据 统计特性 隐马尔可夫模型 层次聚类
• 年，卷（期）: 2011,（32）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 167-169
• 分类号: TP391
• 字数: 2826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.32.048

摘要

DNA微阵列技术的应用产生了大量的基因表达时序数据,对这些数据进行聚类是荻取其中隐含的生物分子信息的一种重要方法.提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的层次聚类方法,根据基因表达时序数据的统计特性对其进行标准化和离散化等预处理,用HMM对经过预处理的数据建模以利用基因表达时序数据不同时间点之间的相关性,用层次聚类方法对建立的模型进行聚类.实验结果表明该方法不仅能够产生好的聚类,而且能够确定最优的聚类数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓伟	苏州大学计算机科学与技术学院	73	313	9.0	12.0
2	赵国庆	苏州大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0