应用阿兹海默症基因表达数据对比2种层次聚类方法

发布时间：2017-12-23 03:03

  本文关键词：应用阿兹海默症基因表达数据对比2种层次聚类方法　出处：《四川师范大学学报(自然科学版)》2015年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：随着基因芯片技术的发展,双聚类分析方法首先被应用到高维基因表达数据的研究中.由于多数高维数据的稀疏性,应用主成分分析方法将高维数据转化到低维数据空间,从而在低维空间中应用聚类分析方法.不同的聚类分析方法会得到不同的聚类效果,并且同一种聚类方法处理不同的高维数据也会得到不同的聚类效果.因此,首先评估了阿尔茨海默基因表达数据的特征集的聚类趋势,接下来给出了改进地δ阈值层次聚类算法的算法描述.由于已有工作分别给出了不同的δ阈值的计算规则,于是比较了它们δ阈值下的层次聚类算法,并且给出了相应的聚类评价.
【作者单位】： 四川师范大学数学与软件科学学院;成都理工大学管理科学学院;四川师范大学计算机科学学院;四川师范大学可视化计算与虚拟现实省重点实验室;
【基金】：中国航空科学基金(2012ZD11)
【分类号】：R749.16
【正文快照】： 阿兹海默症是一类神经退行性疾病,已成为继心血管疾病、恶性肿瘤、脑卒中之后老年人的第4大“健康杀手”[1].目前,世界上并没有治疗老年痴呆症的有效办法.随着基因芯片技术[2]的迅速发展,2003年起科学家将聚类分析方法[3-5]应用到阿兹海默症相关的基因表达数据上.2009年W.Kong

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1322134