【摘 要】
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相似网络融合(SNF)是一种确定癌症亚型的有效聚类方法,可以将病人不同数据类型的相似网络融合成一个相似网络,融合后的相似网络包含病人的所有信息。本文使用归一化的欧氏距
【机 构】
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中国海洋大学数学科学学院,青岛外事服务职业学校
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11271341)资助
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相似网络融合(SNF)是一种确定癌症亚型的有效聚类方法,可以将病人不同数据类型的相似网络融合成一个相似网络,融合后的相似网络包含病人的所有信息。本文使用归一化的欧氏距离和重新定义的病人的邻居,提出了基于归一化欧氏距离和谱聚类分邻的相似网络融合(NSSNF),减少了相似网络中数据分析时产生的噪声,并增加了不同相似网络的数据间的互补性,最后,针对数据库TCGA中的五种癌症数据,利用NSSNF方法进行数据分析,评价指标DB和CH的结果表明NSSNF方法优于传统SNF方法、NSNF方法和CSNF方法。
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