模糊聚类法在动态设计组学数据趋势聚类中的应用

• 作者: 公晓云 刘佳 刘盈君 张涛 王璐 薛付忠
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 动态组学数据 模糊 C均值聚类
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 2-5,9
• 页数: 5页
• 字数: 3902字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨模糊C均值聚类方法(FCM)在动态设计组学数据不同动态趋势聚类中的应用.方法 使用模糊C均值聚类方法,分别对模拟的动态数据和动态基因表达进行聚类,识别不同的变化模式.结果 对模拟数据的分析显示,FCM可以准确地识别模拟设定的不同动态变化趋势,并将其聚为一类;同时,通过设定隶属度阈值我们可以避免对噪声变量的聚类.而对动态基因组表达数据的实例分析表明FCM可以有效地将具有相同表达模式的基因聚类,并且能给出类间关系.结论 模糊C-均值聚类可以用于动态组学数据不同动态变化模式的聚类,帮助我们更有效地探索生物信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张涛	山东大学公共卫生学院生物统计学系	95	688	14.0	22.0
2	薛付忠	山东大学公共卫生学院生物统计学系	126	878	15.0	21.0
3	刘佳	山东大学公共卫生学院生物统计学系	41	85	6.0	7.0
4	王璐	山东大学公共卫生学院生物统计学系	36	542	7.0	23.0
5	刘盈君	山东大学公共卫生学院生物统计学系	5	30	2.0	5.0
6	公晓云	山东大学公共卫生学院生物统计学系	2	3	1.0	1.0