【摘 要】
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基因组数据的聚类分析,可以从多个数据集中识别与特定的生物学表型相关联的基因。传统的聚类方法仅进行单向聚类,即仅对基因表达谱的特征（基因）或样本进行聚类,没有考虑基因与
【机 构】
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黑龙江大学数学科学学院,黑龙江大学计算机科学技术学院
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531496)
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基因组数据的聚类分析,可以从多个数据集中识别与特定的生物学表型相关联的基因。传统的聚类方法仅进行单向聚类,即仅对基因表达谱的特征（基因）或样本进行聚类,没有考虑基因与样本的关联性。针对基因表达数据提出了一种新的无监督双向聚类算法,同时对基因和样本进行聚类。对已提出的聚类性能评价指标进行了改进,利用改进的指标确定双向聚类算法最优的聚类个数。将该方法分别应用到乳腺癌和青少年类风湿性关节炎基因表达数据中,结果显示,与传统方法相比,本方法具有较好的聚类效果。
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