计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (25): 124-126.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.25.037
梁 冰,陈德运
LIANG Bing,CHEN De-yun
摘要: 针对目前聚类算法在分析DNA序列数据时的低效性和分类精度低问题,提出一种基于蚁群优化聚类算法(ACOC)的DNA序列分类方法,在密度函数中加入自适应感应量并应用模拟退火中的α-适应量的冷却策略,采用DNA序列分布特征对DNA序列进行特征提取,并将pearson相关系数引入蚁群聚类算法作为相似性度量。在EMBL-DNA数据库中4个数据集上进行性能测试,与统计聚类和k-means算法的比较表明,该方法具有一定的时间和精度的优越性,适于解决大规模DNA序列数据分类问题。
中图分类号: