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| 几种微阵列基因表达数据分析方法的比较 | |
| 引用本文： | 张世伟. 几种微阵列基因表达数据分析方法的比较[J]. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2005, 21(2): 223-227 |
| 作者姓名： | 张世伟 |
| 作者单位： | 哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助(60175020). |
| 摘 要： | 比较了微阵列基因表达数据处理中的几种方法，包括等级聚类、K-means方法、模糊聚类和自组织树．同时从算法中计算机的时空复杂度和结果的生物学意义两方面，对以上几种方法作了细致的讨论．结果显示，模糊聚类和自组织树都是较理想的方法． |
| 关 键 词： | 微阵列基因表达 等级聚类 K-means 模糊聚类 自组织树 |
| 文章编号： | 1672-0946(2005)02-0223-04 |
| 修稿时间： | 2004-12-08 |
Comparison of approaches in microarray gene expression data analysis |
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| ZHANG Shi-Wei. Comparison of approaches in microarray gene expression data analysis[J]. Journal of Harbin University of Commerce :Natural Sciences Edition, 2005, 21(2): 223-227 | |
| Authors: | ZHANG Shi-Wei |
| Abstract: | This paper compares some approaches in microarray gene expression data analysis,including hierarchical clustering, K-means, fuzzy clustering and self-organized tree from space and time complexity of algorithms and biological significance of their results. Both fuzzy clustering and self-organized tree methods are ideal relatively. |
| Keywords: | microarray gene expression hierarchical clustering K-means fuzzy clustering self-organized |
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