【摘 要】
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功能相近的基因其表达模式相似,通过发现相似的表达模式可以预测未知基因的功能.数据挖掘中的聚类算法是按照数据的相似性进行划分,实现物以类聚的思想.该文采用聚类技术对基
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功能相近的基因其表达模式相似,通过发现相似的表达模式可以预测未知基因的功能.数据挖掘中的聚类算法是按照数据的相似性进行划分,实现物以类聚的思想.该文采用聚类技术对基因表达数据进行处理,可以把表现模式相近的基因聚集到一起,这种划分有助于专业人员发现基因功能和遗传模式.要通过研究表达数据得到基因的功能和调控关系,需要找到恰当的分析方法.该文介绍分析了常用于生物数据分析的聚类算法,基保层次聚类、自组织特征映射网络、模糊平均值法各具特色.聚类中较为重要的一个问题是距离测度的选择,该文采用了欧式距离和相关系数,两者分别适用于空间分布较近和呈线性关系的数据聚类.所有的聚类算法都在网上公布的酵母基因表达数据上进行了实验分析,其中模糊平均值法效果最好.
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