现代计算机（专业版）
現代計算機（專業版）
현대계산궤（전업판）
MODERN COMPUTER
2014年
6期
8-12,24
,共6页
谱聚类算法%基因表达数据%评价指标
譜聚類算法%基因錶達數據%評價指標
보취류산법%기인표체수거%평개지표
Spectral Clustering Algorithm%Gene Expression Data%Evaluation Standard
基因表达数据的爆炸性增长迫切需要一种自动而有效的聚类分析工具。因此，将谱聚类算法应用于基因表达数据的分析，并针对基因表达数据的特点对谱聚类算法进行改进。同时，还提出一个聚类效果外部评价指标ARI，用该指标与经典的内部评价指标adjust-FOM分别对改进后的谱聚类算法(ASC算法)的聚类效果进行评价。实验结果表明，与传统的聚类算法相比，ASC算法应用于基因表达数据能够取得更好的聚类效果。
基因錶達數據的爆炸性增長迫切需要一種自動而有效的聚類分析工具。因此，將譜聚類算法應用于基因錶達數據的分析，併針對基因錶達數據的特點對譜聚類算法進行改進。同時，還提齣一箇聚類效果外部評價指標ARI，用該指標與經典的內部評價指標adjust-FOM分彆對改進後的譜聚類算法(ASC算法)的聚類效果進行評價。實驗結果錶明，與傳統的聚類算法相比，ASC算法應用于基因錶達數據能夠取得更好的聚類效果。
기인표체수거적폭작성증장박절수요일충자동이유효적취류분석공구。인차，장보취류산법응용우기인표체수거적분석，병침대기인표체수거적특점대보취류산법진행개진。동시，환제출일개취류효과외부평개지표ARI，용해지표여경전적내부평개지표adjust-FOM분별대개진후적보취류산법(ASC산법)적취류효과진행평개。실험결과표명，여전통적취류산법상비，ASC산법응용우기인표체수거능구취득경호적취류효과。
The explosive growth of the gene expression data needs an automated and efficient clustering analysis tools. Applies spectral clustering al-gorithm to gene expression data analysis. Besides, in order to get better effect, it improved spectral clustering algorithm based on the characteristics of gene expression data. Proposes an external evaluation standard named ARI, and then evaluates improved spectral clus-tering (ASC algorithm) results with both the ARI standard and the classic internal evaluation standard named adjust-FOM respectively. The results of the experiments show that the improved algorithm(ASC) behaves better than other algorithms.
