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一种适用于基因表达数据的特征加权FCM算法


  摘 要:针对FCM算法应用于基因表达数据分析时存在的局限性,提出一种特征加权自适应FCM算法。该算法在FCM算法的基础上引入数据集预处理机制,可依据数据集的分布特征自适应地获取分类数目和初始聚类中心,并通过ReliefF算法实现特征权值的自动确定。同时,新算法考虑了不同属性对分类贡献的差异,在FCM算法中引入特征权重。将算法应用于真实基因表达数据集,实验结果表明,算法能够自适应地确定聚类数目、获得稳定性较好的聚类结果,而且具有较高的聚类精度。

  关键词:基因表达数据;预处理算法;类间熵;加权模糊聚类

  中图分类号:TP311文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2010)07-2483-03

  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.07.022

   Feature weight-based FCM clustering algorithm for gene expression data

  YUAN Zheng-wu,WEI Rong,YE Ming-xing

  (Dept. of Computer Science & Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065,China)

  Abstract:In view of fuzzy C-means algorithm having limitation for gene expression data analysis,this paper proposed a new feature weighted fuzzy C-means algorithm.The algorithm based on FCM algorithm could self-adaptive obtain the number of clusters and initial centerpoints according to the distribution characteristic of data set by pre-processing mechanism,and employed RefiefF algorithm to determine the weight for each feature.To consider the particular contributions of different feature,introduced feature weight in fuzzy clustering algorithm,applied the algorithm to gene expression data, experimental results illustrate that the proposed method can self-adaptive determine the number of clusters,obtain the clustering results with higher stability and clustering accuracy.

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