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题名一种基于粗糙遗传算法的缩放模式双聚类分析方法
被引量：3
- 1
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作者
李刚
苗夺谦
王睿智
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机构
同济大学计算机科学与技术系国家高性能计算机工程中心同济分中心同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第1期225-228,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60475019
60775036)
高等学校博士学科点专项科研基金(20060247039)资助
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文摘
研究了基因表达数据的缩放模式发现问题,给出了一种缩放模式双聚类评价函数,并提出了一种基于粗糙遗传算法的双聚类分析方法。该方法先以启发式算法及随机方法生成初始种群,再基于粗糙遗传算法对种群进行迭代,以达到全局优化的目的。在Yeast数据集上进行的测试表明,该算法能对启发式算法的结果进行良好的修正。生物显著性分析表明所发现的缩放模式双聚类具有生物学意义。
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关键词
双聚类分析
缩放模式
粗糙遗传算法
基因表达数据
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Keywords
Biclustering,Scaling patterns,Genetic rough algorithm,Gene expression data
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分类号
O159
[理学—基础数学]
O242.23
[理学—计算数学]
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题名基于双聚类方法的国际倒班相关文献研究热点分析
被引量：3
- 2
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作者
冯会玲
范玲
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机构
河北中医学院护理学院外科护理教研室
中国医科大学护理学院
中国医科大学附属盛京医院护理部
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出处
《中国医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期625-631,共7页
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基金
河北省科学技术厅2018年省重点研发计划指导项目(辽科发[2018]24号)。
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文摘
目的对PubMed中倒班相关文献的高频主要主题词和副主题词进行共词聚类分析,获取主题词之间的关联规则,并对该领域内主题词之间的潜在语义关系进行挖掘,分析倒班相关主题的研究热点。方法运用BICOMS和gCLUTO软件对PubMed数据库中倒班相关文献进行处理,获得双聚类矩阵图,经分析后得到该领域近年来的研究主题方向与热点。结果通过聚类簇山峰图谱、可视化双聚类词篇矩阵,结合语义分析,结果显示倒班相关研究以八大主题为主。结论通过文献的共词聚类分析,能为该领域研究人员了解现状以及开展相关研究提供参考。
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关键词
倒班
研究热点
双聚类分析
文本挖掘
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Keywords
shift work
research hotspot
bi-clustering analysis
text mining
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分类号
R47
[医药卫生—护理学]
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题名一种基于粗糙k均值的双聚类算法
被引量：8
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作者
胡云
苗夺谦
王睿智
陈敏
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机构
同济大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第11期174-177,共4页
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基金
国家自然科学基金(60475019)
教育部博士点基金(20060247039)
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文摘
双聚类算法是为了发现基因表达数据矩阵中局部相似性而提出的新聚类方法。本文根据Cheng和Church的打分理论采用自底向上的策略,首先用粗糙k均值算法生成初始的基因数据块,再对这些数据块添加行和列,生成初始的双聚类。然后,删除初始的双聚类中一致性波动不好的行和列,从而得到最终的双聚类。实验表明,该算法能够高效地生成具有共表达水平的双聚类,更能找到一致波动水平很高的双聚类。
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关键词
粗糙集
K均值聚类
双聚类分析
基因表达数据
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Keywords
Rough set, K-means clustering, Biclustering, Gene expression data
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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