基于加权均方残差的改进双聚类算法
Pattern Recognition and Artificial Intelligence（2016）
Abstract
现有的双聚类算法缺乏发现具有重叠结构双聚类的能力,无法有效发现基因表达数据中隐藏的相应双聚类结构,并且在增删条件过程中均未考虑条件重要性对双聚类结果的影响.针对上述问题,文中提出基于加权均方残差的改进双聚类算法.首先利用重叠率和隶属度控制的模糊划分将基因集划分为初始双聚类,然后在最小化目标函数过程中迭代修改各双簇中条件的权重,最后利用加权的均方残差添加符合条件的基因,删除优化的双聚类中一致波动性不好的基因,得到最终的双聚类集.实验表明,文中算法不仅能生成具有共表达水平大小不同的双簇,并且能将重叠率控制在合理范围内.
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