基于粒计算的疾病差异表达基因研究
【图文】:
第二章 准备知识类算法简介类算法与粒计算有着密切的联系,聚类算法是将数据样本进行分类,而粒计算样本进行粒化。因此,聚类算法将粒计算思想进行具体的实现,而粒计算是将的思想进行了抽象的描述。下面介绍一些常用的聚类算法。于划分的聚类-means 算法是数据挖掘中最常用的一种划分聚类算法[18]。K-means 算法是在给类数 n 之后,能够将数据集分成 n 个簇,,算法需要使得平方误差达到最小化,目的是找到我们想要的 n 个簇,并且使得每个簇内所有的样本点之间的相似度。K-means 算法简单,并且运行速度快,适用于大数据集,但是算法本身也有,由于初始值选择的不同,会导致最终的分类结果也不同,而且 K-means 算法分布的数据集也不能得到合理的分类结果。K-means 算法的流程图如图 2-1 所
图 2-2 层次聚类算法流程图层次聚类算法形成的类一般通过树状图来表示。层次聚类算法具有不需要预先数目、容易发现类与类之间的层次关系等优点,但是层次聚类算法的计算复杂且很可能将数据样本聚类成链状。3 基于密度的聚类密度聚类的思想不同于 K-means 算法的思想,但是密度聚类的思想更符合人类密度聚类的基本思想是通过是否紧密相连来判断数据样本点是否属于一个簇。度聚类的算法中,比较有代表性的算法是 Density-Based Spatial Clusterilications with Noise (DBSCAN)[20],它基于一组邻域( , MinPts)来表征整个数据处的样本是否是紧密的,下面是 DBSCAN 的基本算法步骤:
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP311.13;R-05
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