双聚类相关论文
鲁棒模型拟合是计算机视觉领域的一个基础且关键的问题,其主要任务是从包含离群点和噪声的数据中估计出模型实例的个数及对应的参......
探索地外生命是人类科学研究的核心问题,火星是地外生命探测的重要地点,探索火星、了解火星表面及其演化有助于加深人类对地球气候......
传统的单聚类方法是依据样本的相似度,将具有相似属性或特征的样本归为一类。然而,随着样本数和特征数的大量增加,单聚类方法的时......
m6A是一种在哺乳动物细胞中最普遍存在的甲基化修饰,在m RNA代谢、生理、病理等生命过程中发挥着关键作用。然而由于生命过程的复......
学位
随着高通量测序技术的发展,大规模基因表达数据的积累速度越来越快。如何借助数学方法从海量的表达数据中挖掘有效信息成为了一个......
双聚类算法(Biclustering Algorithm)于2000年被Cheng和Church提出后,在基因表达数据分析领域已有较为成熟的发展,但在其他领域的......
基因表达数据分析能够为基因调控机制的研究以及肿瘤疾病的药物治疗提供宝贵的信息参考,有着十分重要的意义。随着基因芯片技术的......
聚类分析是数据挖掘的重要研究方向,其目的主要在于发现数据中隐含的类结构,将数据对象分成不同的簇或类,使得同一类的对象之间相......
马铃薯是重要的粮食和经济作物之一,其产量和质量对农业生产和人民饮食具有重要的经济价值和地位。致病疫霉(Phytophthora infesta......
双聚类技术作为一种局部关联分析方法,被提出用于从数据矩阵中挖掘符合子矩阵模型条件的子矩阵模式,进而发现数据中有趣的局部相关......
介绍双聚类概念、基本原理以及相关研究、应用情况,阐述双聚类使用工具和方法,通过案例分析双聚类在医学文本挖掘中的具体实现过程......
癌症(恶性肿瘤)已经成为危害人类健康的头等问题。由基因芯片技术及二代测序技术所获取的癌症基因表达数据(Gene Expression Data,......
高通量基因微阵列技术的出现,产生了大量的基因表达数据。这些数据在追踪生物过程,基因规则发现以及病理分析中有着至关重要的作用......
微阵列技术能够同时测量数千个基因的表达水平值,可以同时平行检测大量基因的表达水平,产生大量的微阵列数据集,这些基因表达数据......
随着高通量生物技术和数据采集技术的发展,产生了大量的生物数据,如基因表达数据、基因互作网等。基因表达数据分析在癌症亚型分类......
我国进入全民医保时代,医疗保险制度覆盖范围不断扩大,受益人群不断增多。这给人们的就医带来方便,人们可以携卡就医,即时结算。但......
学位
随着基因采样技术的发展,人们已可以低成本地获取大量不同生物的基因信息,这些数据称为基因表达数据。通常情况下,这些基因信息以......
推荐系统是运营商平台通过智能化和个性化的方式提升用户体验的重要工具,其主要目的是建立个性化推荐模型,制定合理高效的推荐策略......
随着数据的爆炸式增长,推荐系统中传统的协同过滤推荐算法出现了难以处理稀疏数据和准确率降低的问题。对此,提出一种基于多维度上......
生物基因表达数据的双向聚类已成为近年来生物信息学的研究热点.生物基因表达数据双聚类问题通常需要同时最优化双聚类中基因表达......
双聚类算法是一种同时对行和列聚类的算法,在基因表达数据分析领域多有应用。传统基因表达数据分析的双聚类算法多是单目标,同时筛......
双聚类是一种可以同时在基因和条件两个维度上分析基因表达数据的方法,它可以找出在部分条件下具有相似表达趋势的基因。已有的方......
研究了从基因芯片中挖掘差异双聚类的算法。差异双聚类中的基因在不同类别的数据中表达水准不同,这样的差异双聚类可以有效地找出......
双聚类方法是当前分析基因表达数据的一个重要研究方向,其挖掘目标是发现哪些基因在哪些实验条件下具有相似的表达水平或者关系密......
本文通过检索中国学术期刊网络出版总库近十年来肩周炎疾病治疗方法的2286篇相关文献，运用文献计量学及统计学方法进行分析处理，分析......
针对目前双聚类算法很少考虑所得聚类结果整体的划分质量问题，提出一种基于PA指标的双聚类算法。该算法选定一种衡量所有簇划分效果......
为了发现来自基因表达数据的双聚类,提出了一种相关分散搜索方法,分散搜索是一种进化技术,它以按质量和多样性指标选择的一个小解......
基因表达数据是由DNA微阵列实验产生的大规模数据矩阵,双聚类算法是挖掘数据矩阵中具有较高相关性的子矩阵,能有效地提取生物学信......
随着互联网上数据的增长，如何更有效地利用数据成为了一个亟待人们解决的问题。为此语义网被提出，使得机器可以帮助人们处理这些数据......
基因多效性是癌症遗传机制中的普遍现象,但罕见系统性的分析。文章提出采用双聚类挖掘基因功能模块的新思路探索癌症的共享分子机......
目的：利用双聚类算法探测综合医学与内科学知识基础及研究前沿。方法：收集综合医学与内科学高影响力杂志的数据,利用g CLUTO软件对数......
在基因表达数据中寻找重要双聚簇的难度随数据规模的增长而增长.该文讨论一种智能化的双聚类方法,充分利用禁忌搜索和遗传算法自身......
双聚类模型有助于聚类存在相关性的局部模式。论文提出了一种可识别多种相关模式的双聚类算法，以二次互信息作为相关性标准，并以Parz......
基于中国宏观经济统计数据,首次将双聚类方法应用到经济区划领域,对中国各省份经济区域划分方案以及各省份经济增长模式等问题做了......
基因表达数据是由DNA微阵列实验产生的大规模矩阵,能有效地提取生物学信息,由于受到实验条件限制,基因表达数据往往存在缺失值,需......
针对信息过载问题，综合考虑用户和项目之间的二元关系，挖掘局部相似模式，提出了应用双聚类技术对用户和项目同时进行聚类，设计一个双聚......
基于双聚类算法对引文分析相关的高被引文献及其来源文献同时聚类,从高被引论文（知识基础）出发,依据聚类模块选择与高被引论文簇关系......
聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中。在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中，挖掘三雏聚类成为当前的热门研究课题。3D聚类过程经......
双聚类是用基因表达数据矩阵中部分行与列的相互表达水平，即矩阵中的子矩阵。文章提出一种基于模拟退火的文化混合优化算法，以文化算......
双聚类（Biclustering）算法是一种横向纵向同时进行的数据挖掘的聚类算法，主要用于生物信息学上对高维复杂的数据进行聚类，以平均平方残......
通过双聚类分析方法探讨国际电子健康素养领域研究热点,具体包括电子健康素养与医疗卫生服务研究、干预研究、实证调查研究、量表......
在生物信息学上,挖掘差异共表达双聚类有助于研究衰老、癌变类变化的生物过程。以往的差异共表达双聚类定义仅仅从一组基因的角度......
针对高维时序数据中局部相关模式的聚类问题，建立了一种基于相关子模式的spCluster模型，讨论了该模型与平均平方残值的关系．并以此模......
随着我国成为世界第二大经济体,人们对物质生活的需求越来越多样化。为了满足人们日益增长的物质需求、提升经济发展的质量,国家提......
通过对双聚类算法和突发检测算法得到的研究前沿和知识基础的比较，总结其不同思路及优缺点，以便在今后的研究中扬长避短，更好的发挥各......
双聚类是一种理想的概念聚类方法。对范畴类数据而言,双聚类可以给出相关联的数据对象和属性值的簇集(包括重叠的情况)。该文提出......
采用文献计量学方法和双聚类算法，对国内外核心期刊发表的文献进行分析，比较国内外气象学领域的研究热点，以期预判其发展方向与趋势。......
基因微阵列(DNA microarray)是实验分子生物学中的一个重要突破,其使得研究者可以同时监测多个基因在多个实验条件下表达水平的变......
