计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2006年
22期
158-160
,共3页
双聚类%二次互信息%基因表达数据
雙聚類%二次互信息%基因錶達數據
쌍취류%이차호신식%기인표체수거
双聚类模型有助于聚类存在相关性的局部模式.论文提出了一种可识别多种相关模式的双聚类算法,以二次互信息作为相关性标准,并以Parzen窗口法有效估算高维变量之间的互信息;同时提出了最大相关维簇的概念.算法以多个最大相关维簇为种子,通过迭代细化聚类,可有效地发现高维数据环境内相关的长模式.真实基因表达数据的实验证明了算法的有效性.
雙聚類模型有助于聚類存在相關性的跼部模式.論文提齣瞭一種可識彆多種相關模式的雙聚類算法,以二次互信息作為相關性標準,併以Parzen窗口法有效估算高維變量之間的互信息;同時提齣瞭最大相關維簇的概唸.算法以多箇最大相關維簇為種子,通過迭代細化聚類,可有效地髮現高維數據環境內相關的長模式.真實基因錶達數據的實驗證明瞭算法的有效性.
쌍취류모형유조우취류존재상관성적국부모식.논문제출료일충가식별다충상관모식적쌍취류산법,이이차호신식작위상관성표준,병이Parzen창구법유효고산고유변량지간적호신식;동시제출료최대상관유족적개념.산법이다개최대상관유족위충자,통과질대세화취류,가유효지발현고유수거배경내상관적장모식.진실기인표체수거적실험증명료산법적유효성.
