基于小波去噪和改进的FCM算法的基因表达数据分析

来源 :第二十二届中国过程控制会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:A251321741
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模糊c 均值算法是一种局部搜索迭代法,易陷入局部最小解,而且算法未考虑样本对聚类的贡献程度。针对传统的模糊 c 均值(FCM)算法的不足和基因表达数据高噪声的特点,提出了一种基于小波变换和改进的FCM 聚类模型,最后将该模型应用 于白血病基因数据分析。根据Xie-Beni 指数,在没有先验知识的条件下,确定了最佳聚类个数。为了体现文中提到的算法对样 本聚类的准确性,本文分别采用传统的FCM 聚类算法和分层聚类的方法在同样的试验条件下进行试验。样本聚类的结果表明: 该方法能得到高准确度的样本分型结果。
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