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摘要:
提出了一种用于排位特征变量的基于特征矩阵信息增益的无监督特征标注准则(IGC)及直接选择法(DS)、累积最大熵法(CEM)和最大信息增益法(IGM)3种新的特征过滤方法来降低聚类的复杂度。使用经典的QC或K-means聚类算法,在杆状病毒数据集(RSV)、混合血统白血病数据集(MLL)和急性白血病患者数据集(ALP)等3种不同的生物信息数据集上测试并对比了这些特征过滤方法和目前的偏差选择(VS)和基因修剃(GS)过滤方法对聚类结果的影响。试验结果表明,3种特征过滤方法在加速聚类过程及保持初始数据的聚类结构上都具有明显的优势。
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文献信息
篇名 基于互信息量的生物信息数据特征标注方法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 特征标注 特征过滤 信息增益 Jaccard群落系数 奇异值分解熵
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 计算机工程与应用
研究方向 页码范围 916-920
页数 5页 分类号 TP391
字数 3997字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.020
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 周明天 电子科技大学计算机科学与工程学院 315 3725 27.0 49.0
2 何红洲 电子科技大学计算机科学与工程学院 4 11 1.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
特征标注
特征过滤
信息增益
Jaccard群落系数
奇异值分解熵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
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