基于粒度空间的最小生成树分类算法

• 作者: 唐旭清 孙梦梦
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒度空间 类内偏差 类间偏差 最小生成树 最优聚类
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 963-971
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 6553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2017.05.016

摘要

基于粒度空间理论,进行了基于归一化距离的最小生成树分类算法研究.首先根据类内偏差和类间偏差的性质,在已有的粒度空间生成算法的基础上,引入最小生成树以及新的最优聚类指标,给出了基于归一化距离的最小生成树分类算法,并建立了最优聚类模型.其次,将模型应用于研究从NCBI上下载的1902-2015年间的898条现在已经确认能够感染人的禽流感病毒蛋白质序列HA与NA蛋白,共有8种,包括H5N1,H5 N2,H7N2,H-7 N3,H7N7,H9N2,H10N7,以及最近的H7N9.在距离中心最近的基础上,通过运行最小生成树分类算法,6个代表病毒序列被选出,并且得到了最优层次结构.最后,对实验结果进行分析,结果表明病毒爆发地域差异、病毒爆发时间等因素对禽流感病毒的变异产生了重要影响,这些结果与已有的研究结果一致,说明本文提出的最小生成树分类算法是有效的.在寻找基于粒度空间的最佳聚类问题上,最小生成树分类算法比原有的算法具有更低的复杂度.这些结论为基于大数据的信息处理提供了一种全新的处理方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐旭清	江南大学理学院	40	707	9.0	26.0
3	孙梦梦	江南大学理学院	4	9	2.0	2.0