DENGENE:一种高精度的基于密度的适用于基因表达数据的聚类算法
| Data(s) |
2007
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|---|---|
| Resumo |
根据基因表达数据的特点,提出一种高精度的基于密度的聚类算法DENGENE.DENGENE通过定义一致性检测和引进峰点改进搜索方向,使得算法能够更好地处理基因表达数据.为了评价算法的性能,选取了两组广为使用的测试数据,即啤酒酵母基因表达数据集对算法来进行测试.实验结果表明,与基于模型的五种算法、CAST算法、K-均值聚类等相比,DENGENE在滤除噪声和聚类精度方面取得了显著的改善. |
| Identificador | |
| Idioma(s) |
中文 |
| Fonte |
孙亮; 赵芳; 王永吉.DENGENE:一种高精度的基于密度的适用于基因表达数据的聚类算法,计算机应用研究,2007,24(4):58-61 |
| Palavras-Chave | #基因表达数据 #聚类分析 #基于密度的聚类 #一致性检测 #峰点 #gene expression data #cluster analysis #density-based clustering #homogeneity test #peak point |
| Tipo |
期刊论文 |
