Clustering gene expression data using a novel model of self-organizing map

来源 :上海大学学报:英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zxcfs
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聚类是为分析基因表达式数据的一种重要技术。自我组织的地图是最有用的聚类算法之一。然而,它的适用性被数据的一些知识在聚类以前被要求的事实限制。这份报纸介绍叫成长层次自我组织的地图(GHSOM ) 聚类基因表示数据的自我组织的地图(SOM ) 的一个新奇模型。训练和生长进程,不要求为参数说明的优先的知识或估计 GHSOM 是完全驾驶的数据,因此帮助发现簇的不仅适当数字而且在数据的层次关系设定。与另外的聚类的算法相比, GHSOM 有更好的精确性。验证结果,一种新奇确认技术被使用,作为优点(FOM ) 的数字知
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