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上传时间: 2021-02-23
详细说明：高通量微阵列技术与手工表型标定方式间的矛盾导致了基因表达数据的获取与表型确定间的不平衡.然而,已有的表型区分方法大多是有监督的,并且通常忽略了基因间广泛存在的相互作用,根据单个基因的独立区分能力划分样本表型,选择相关基因.从新的视角,基于投影聚类的思想,提出一种考虑基因间相互关系的无监督表型区分算法USPD.通过将基因表达数据转化为具有负间隔约束的序列数据,强化了基因间的相互关系.利用设计的质量函数,采用深度优先方式遍历样本穷举树,无监督地生成样本表型划分.同时采用高效的削减策略,大大提高了算法的效率.通过将算法与现有的以基因表达数据分析为目的的代表性投影聚类算法HARP相比较,证明提出算法的高效性和有效性.
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