计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (3): 153-155.

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基于伪F统计FAMC算法的基因表达数据分析

刘文远 李建飞 王宝文 于家新   

  1. 燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛066004
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文受国家自然科学基金(60671025,60474065)资助.

LIU Wen-yuan, LI Jian-fei ,WANG Bao-wen ,YU Jia-xin (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 基因芯片技术在给人类带来巨大机遇的同时也带来一些挑战。针对基因表达数据的海量性,以及基因类属的不确定性等问题,提出了一种基于伪F统计量(PFS)的模糊属性均值聚类FAMC(fuzzy attribute c-means clustering)算法,并就模糊参数m的确定问题提出了有效的解决方法。最后将其在标准的基因表达数据上进行测试分析,取得了较优的聚类结果。

关键词: 基因表达数据 FAMC算法 稳态函数 伪卜统计

Abstract: Gene chip technology not only brings the huge opportunity to the humanity but also brings some challenges simultaneously. In view of gene expression data's magnanimous, uncertainty about the gene class and so on, this article proposed one kind fuzzy attri

Key words: Gene expression data, FAMC algorithm, Stable function, Pseudo F-statistics

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