【摘 要】
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随着基因芯片和DNA微阵列等高通量、短读取、低成本检测技术的发展,从而产生了丰富的基因表达数据.对这些 数据进行有效的分析已经成为后基因组时代的研究重点.一般的聚类是
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随着基因芯片和DNA微阵列等高通量、短读取、低成本检测技术的发展,从而产生了丰富的基因表达数据.对这些 数据进行有效的分析已经成为后基因组时代的研究重点.一般的聚类是根据数据的全部属性将数据聚类,这种聚类方式称为传 统聚类.传统聚类只能寻找到全局信息,无法找到局部信息,而大量的生物学信息就隐藏在这些局部信息中.为了更好地在数据 矩阵中搜索局部信息,人们提出了双聚类概念,这种算法从思想上有别于传统的聚类算法,它主要强调在聚类时基因和条件的同 时性.目前比较成熟的双聚类算法大约有十七种左右.基于此本文简要调研
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