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根据基因表达数据的特点,提出一种高精度的基于密度的聚类算法DENGENE。DENGENE通过定义一致性检测和引进峰点改进搜索方向,使得算法能够更好地处理基因表达数据。为了评价算法的性能,选取了两组广为使用的测试数据,即啤酒酵母基因表达数据集对算法来进行测试。实验结果表明,与基于模型的五种算法、CAST算法、K-均值聚类等相比,DENGENE在滤除噪声和聚类精度方面取得了显著的改善。