基于基因表达数据的双聚类分析研究

• 作者: 李飞龙 欧旭 罗德相
• 来源期刊: 河南科技
• 学科: 工学
• 关键词: 基因芯片 DNA微阵列 基因表达数据 聚类分析 双聚类分析
• 年，卷（期）: 2018,（34）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5168.2018.34.007

摘要

基因芯片及高通量技术的广泛应用产生了大量的基因表达数据,海量数据蕴涵着非常丰富的生物信息,利用聚类分析可以有效分析蕴含在其中的规律和知识.然而,基因表达数据普遍为高维稀疏矩阵,传统单聚类分析很难寻找到隐藏在海量基因表达数据的局部有用信息.为了更好地挖掘海量数据中有用的局部信息,人们从思想上提出了有别于传统的聚类算法的双聚类概念,其主要强调在聚类时基因和条件的同时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧旭	广西医科大学信息与管理学院	12	58	4.0	7.0
2	李飞龙	广西医科大学信息与管理学院	4	1	1.0	1.0
3	罗德相	广西医科大学信息与管理学院	8	11	2.0	2.0