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文[1]采用了一种基于动态模型的聚类算法,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析,得到了较为理想的聚类结果.对上述算法在数据初始化方面进行了合理改进,并利用贝叶斯理论对数据的联合概率分布进行了重新分析.实验表明,提出的改进算法所得聚类结果明显优于原算法所得结果.
改进的时序基因表达数据动态聚类算法
【摘 要】
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文[1]采用了一种基于动态模型的聚类算法,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析,得到了较为理想的聚类结果.对上述算法在数据初始化方面进行了合理改进,并
【机 构】
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江南大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年27期
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