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摘要:
k-mer频率是进行宏基因组分类时的一种重要的数字特征,然而该特征的维数随参数k的增加呈指数增长,利用该特征进行宏基因组分类易陷入“维数灾难”.为解决此问题,本文提出了一种基于优化k-mer频率的宏基因组DNA序列聚类方法.首先,提取DNA序列的k-mer频率特征;其次,使用非负矩阵分解算法对DNA序列的k-mer频率特征进行优化;最后,利用模糊C均值算法进行聚类.将本文方法在包含有不同物种个数的模拟宏基因组数据上运行的结果表明,其能有效地克服现有宏基因组数据分类方法计算量大的缺点,且分类性能优于同类算法.
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文献信息
篇名 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法
来源期刊 吉林大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 计算机应用 模式识别与智能系统 k-mer 非负矩阵分解 模糊C均值 宏基因组
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1593-1599
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170668
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
计算机应用
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k-mer
非负矩阵分解
模糊C均值
宏基因组
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吉林大学学报(工学版)
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