【摘 要】
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本文采用最大-最小规范化和区间离散化两种方法对啤酒酵母基因芯片原始数据进行预处理,并把相对熵作为一种相似性度量标准对预处理后的数据进行K-均值聚类分析.结果表明:相对熵作为相似性度量标准,不仅可以得到与欧几里得距离和Pearson相关系数作为相似性度量标准时一样合理的聚类结果,而且能够使K-均值聚类算法以更快的速度收敛.
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院318信箱,哈尔滨,150001
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本文采用最大-最小规范化和区间离散化两种方法对啤酒酵母基因芯片原始数据进行预处理,并把相对熵作为一种相似性度量标准对预处理后的数据进行K-均值聚类分析.结果表明:相对熵作为相似性度量标准,不仅可以得到与欧几里得距离和Pearson相关系数作为相似性度量标准时一样合理的聚类结果,而且能够使K-均值聚类算法以更快的速度收敛.
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