改进的时序基因表达数据动态聚类算法

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (27): 164-167.

改进的时序基因表达数据动态聚类算法

刘宇宏,王士同,徐红林

江南大学信息工程学院,江苏无锡 214122

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-09-21 发布日期:2007-09-21
通讯作者: 刘宇宏

Improved dynamic model-based clustering for time-course gene expression data

LIU Yu-hong,WANG Shi-tong,XU Hong-lin

School of Information Engineering,Southern Yangtze University,Wuxi,Jiangsu 214122,China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-09-21 Published:2007-09-21
Contact: LIU Yu-hong

摘要/Abstract

摘要： 文[1]采用了一种基于动态模型的聚类算法,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析,得到了较为理想的聚类结果。对上述算法在数据初始化方面进行了合理改进,并利用贝叶斯理论对数据的联合概率分布进行了重新分析。实验表明,提出的改进算法所得聚类结果明显优于原算法所得结果。

关键词: 时序基因表达数据, 自回归模型, 动态模型, 贝叶斯理论

Abstract: This paper refers to a dynamic model-based clustering algorithm in [1],which can analyze a time-course gene expression data as a set of time series dynamically,such that better clustering results can be produced.Some reasonable improvements are used in the initialization hereinafter.And the joint probability distribution for the time-course gene expression dataset is also reanalyzed using Bayes theory.Experimented results demonstrate that the results obtained by the improved clustering algorithm are better than those obtained by the dynamic model-based clustering algorithm.

Key words: time-course gene expression, autoregressive equation, dynamic model, Bayes theory

刘宇宏,王士同,徐红林. 改进的时序基因表达数据动态聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(27): 164-167.

LIU Yu-hong,WANG Shi-tong,XU Hong-lin. Improved dynamic model-based clustering for time-course gene expression data[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(27): 164-167.

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