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微阵列技术是后基因组时代功能基因组研究的主要工具。基因表达谱数据的聚类分析对于研究基因功能和基因调控机制有重要意义。针对聚类算法要求事先确定簇的个数、对噪声敏感和可伸缩性差的问题，基于密度聚类算法DBSCAN和共享近邻Shared Nearest Neishbors（SNN）的不同的特点，提出了一种新的最近邻先吸收的聚类算法，将其应用于一个公开的酵母细胞同期数据集，并用评价方法FOM将聚类结果与K—means聚类方法的结果进行了比较。结果表明，访文的聚类算法优于其他聚类算法，聚类结果具有明显的生物学意义，