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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
其他题名dengene: high accurate density-based clustering algorithm for gene expression data
孙亮; 赵芳; 王永吉
2007
发表期刊计算机应用研究
ISSN1001-3695
卷号24期号:4页码:58-61
摘要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.
收录类别wanfang,cscd,cnki
关键词基因表达数据 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
部门归属互联网软件技术实验室
语种中文
内容类型期刊论文
URI标识http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/3280
专题互联网软件技术实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
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[J]. 计算机应用研究,2007,24(4):58-61.
APA 孙亮,赵芳,&王永吉.(2007).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,24(4),58-61.
MLA 孙亮,et al."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 24.4(2007):58-61.
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