基于模糊聚类循环迭代模型的心脏病预测方法

心脏病已成为全世界导致死亡的主要原因之一,心脏病的预测和早期诊断对人类的健康具有重要意义.采用模糊聚类循环迭代模型对心电图进行分析处理,以期给医生提供对心脏病进行预测和早期诊断的辅助手段.描述了系统中使用的模糊聚类循环迭代模型,分析了病症与疾病的模糊关系和关联程度,并给出了实际应用的例子和性能评价.     

基于图滤波的快速谱聚类

谱聚类是一种无监督学习方法,在许多环境中都能高效地进行应用,且易于实现,已经成为非常流行的聚类算法之一.然而谱聚类仍面临两个主要的问题:(1)如果数据量过大,在对拉普拉斯矩阵进行特征分解时,需要大量的计算;(2)k-means在面对大量数据时也会有计算时间过长的缺陷.为了克服这两个缺陷,文章提出了一种基于图滤波的快速谱...     

标签指导的多尺度图神经网络蛋白质作用关系预测方法

提出了一种标签指导的多尺度图神经网络蛋白质作用关系(label guided multi-scale graph neural network protein-protein interactions, LGMG-PPI)预测方法,不仅增强了数据的表征能力,还引入了标签信息指导学习。首先,通过图数据增强得到多尺度图表示,并将多尺度图表示输入图神经网络得到多尺度蛋白质表示,再引入对比学习进一步提高蛋白质表征能力;其次,构造自学习的标签关系图,学习标签之间的关系,得到标签的特征表示;最后,通过标签的特征表示,对蛋白质作用关系的预测进行指导。在3个公开的数据集上进行了实验,与最优基准方法相比,LGMG-PPI方法具有更好的性能,相比最优基准方法,在SHS27k、SHS148k和STRING这3个数据集上的micro-F₁分数分别提升了2.01%、0.94%和0.93%。     

基于改进雷达图的可视化聚类方法研究

针对高维数据的聚类过程不够直观、聚类结果也不易解释的问题,本文提出了一种基于改进雷达图的交互式可视化聚类方法。首先对传统雷达图进行了改进,采用熵权法确定数据的主要特征和属性排列,在去掉非主要特征基础上采用以极径表示属性值,以属性权重确定极角的改进雷达图进行数据可视化来突出数据的主要特征;然后采用改进的k-means算法对平面上的点集进行聚类,该改进算法不需事先给定簇的个数,能够依据密度和距离对初始中心进行优化,且在聚类过程中可交互调整参数,并使用不同颜色来区分不同类别,方便观察聚类过程和结果;最后通过仿真实验表明改进的雷达图更能反应数据的分布情况,改进的聚类算法具有更高的效率和聚类准确度。     

基于连通图动态分裂的聚类算法

当前大部分的聚类算法都难以处理任意形状和大小、存在孤立点和噪音以及密度多变的簇,为此,文中提出了一种基于连通图动态分裂的聚类算法.首先构造数据集的l-连通图,然后采用动态分裂策略对l-连通图进行分割,把数据集分成多个互不相连的连通图子集,每个连通图子集为一类.实验结果表明,所提出的算法能够有效地解决任意形状和大小、存在孤立点和噪音以及密度多变的簇的聚类问题,具有广泛的适用性.     

基于图分割的蚁群聚类算法

提出了采用两种策略更新信息素来控制蚂蚁行进路径的方法.根据信息素的浓度确定图边的权值,运用了图分割算法断裂所得图的边,从而达到对数据进行聚类的目的.实验结果证明算法是有效的.     

基于邻域关系的三支聚类方法

针对当前三支聚类方法不能有效处理数值型数据,且三支聚类结果受阈值影响问题,文章基于邻域关系提出了确定合适阈值的三支聚类方法。首先给出了确定最优K值的改进K-means聚类算法。进而基于邻域关系下的下、上近似引入精度,提出了权衡边界域和精度关系的有效性评价指标。应用该指标,给出了确定邻域下、上近似中最佳阈值的构建算法,进而得到三支聚类的核心域和边界域。最后,通过UCI数据集上的实验验证了该方法的可行性,且该方法有效提高了聚类精度。     

基于山峰聚类的聚类上限确定方法

文章提出了一种基于山峰聚类的聚类上限检测方法,依靠山峰聚类确定聚类数目的上限,仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个合理的范围之内,从而加快聚类的效率.     

基于聚类的神经网络及其在预测中的应用

提出了一种基于聚类的神经网络算法，可以很好解决大样本情况引起的网络结构复杂、收敛性和泛化能力差等神经网络的固有问题．算法采用聚类算法为分类器，进行模式空间分解，以分类后的模式子空间为各样本集合，用神经网络集学习，最后根据重力模型计算检测样本对各样本子集的隶属度，整合各子空间的输出结果．通过实验对比表明该算法精度较高，容错性好．     

一种鲁棒的半监督图聚类方法

考虑到?1范数度量比?2范数平方度量更鲁棒,基于?1度量提出了一种更鲁棒的半监督图聚类模型,针对该模型中非光滑目标函数不易优化的问题,利用Majorization-Minimization框架提出了一种新的求解算法并证明了其收敛性.实验结果表明,在监督信息有噪声或错误时,所提出的模型能提高半监督聚类的鲁棒性和有效性.     

基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.     

一种基于关联图的蛋白质结构预测改进算法

采用一种改进的COMAR （Contact Map Reconstruction）算法求解基于关联图的蛋白质结构预测问题.根据蛋白质关联图和先验知识，并以半随机的方式生成距离信息，根据距离信息得到蛋白质的坐标，并通过坐标修正和摄动，使得重构结构的关联图与给定的关联图相一致.结果表明，阈值较大的关联图所重建的结构较好，与原COMAR算法相比，在相同的迭代次数下，改进的COMAR算法的精度较高.     

基于Gene Ontology的MicroRNA功能聚类

MicroRNA(miRNA)的许多生物过程是通过影响靶基因的转录后表达.miRNA与靶标之间的互补程度和性质决定其基因调控作用.结构相似性可以作为一个强有力的方法推断分子功能的相似性.然而,结构比对的方法来度量miRNA之间的相似性通常不太准确,而且时间开销大.对这些表达差异的miRNA的靶标基因进行聚类,可以很好地理解miRNA的功能.提出一个新的GO(gene Ontology)语义相似性的方法来区分miRNA功能组.该方法采用项信息和边的权重来度量GO项的权重.此外,2个GO图的共同项和非共同项还被用来度量这2个图之间的相似度.对于2个miRNA,它们之间的相似性可以用它们靶标基因标注的GO项的相似性来计算.实验结果表明此方法不仅可以将相似功能的miRNA聚在一起,而且可以预测未知miRNA的功能.     

蛋白质结构类预测的新方法：基于蛋白质二级结构序列的预测方法

提出了由蛋白质二级结构序列预测蛋白质结构类的新方法，并给出了预测蛋白质结构类的简明预测规则。     

用信息聚类方法研究蛋白质的氨基酸组成和二级结构含量…

从蛋白质的氨基酸组成出发，用信息聚类方法给出了蛋白质的聚类树状图，发现树状图的分支与蛋白质二级结构的含量有较强的相关性。     

蛋白质结构型预测的研究

以 nα、nβ、nβαβ、n4α、n4β等五个二级结构参数为基础 ,用离散增量研究了蛋白质的聚类和蛋白质的结构型预测 .α型 ,β型和 αβ型可以很好地分别聚在三个大支中 .蛋白质结构型预测总体预测正确率为 82 % ,用 Self-consistency和 Jake-knife这两种方法测试的结果没有明显的差别 .从结果可以看出利用蛋白质的二级结构参数能较好地体现出各种结构型蛋白质的特点 .     

基于图聚类的组合横切关注方面挖掘方法

提出了一种图聚类方法,即发现软件系统中组合横切关注的方面挖掘方法.该图聚类方法不仅考虑了连接度,亦考虑了相似度.采用一个新的图聚类算法来发现组合横切关注,一个组合横切关注也是一个软件模块,既包含相似的元素,又包含连接紧密的元素.利用程序元素之间的相似度和连接度,采用基于authorityshift的有向图层次聚类算法,来发现属于同一软件模块的程序元素集合;然后采用fan-in技术来确认组合横切关注模块.对比实验结果验证了该方面挖掘方法的有效性.     

基于模拟随机流的Markov图聚类方法研究

总结图聚类几种主要算法,在此基础上详细介绍了一种较新的图聚类算法——基于模拟随机流的Markov图聚类算法(MCL),该算法是基于流这种自然现象的一种简单优美算法,应用在生物信息学网络聚类中比较高效.由于该算法具有运行速度慢、聚类数目过多的缺点,因此又介绍了一种改进的MCL算法——R-MCL算法.