三維微陣列頻繁閉模式挖掘算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、人類為了更深入地了解和認識自身,制定了宏偉的人類基因組計劃。隨著人類基因組計劃的順利實施,生物實驗技術(shù)也在日新月異地進步,微陣列芯片技術(shù)正是其中最有代表性的一種。目前,微陣列芯片技術(shù)已經(jīng)可以同時測量大量基因在多個樣本上、在一系列時間點上的表達值,從而得到三維的微陣列數(shù)據(jù)集。
　　 實驗技術(shù)的進步也帶動了對實驗結(jié)果進行信息挖掘技術(shù)的進步,三維頻繁閉模式挖掘技術(shù)就是在這種情況下產(chǎn)生的。然而三維頻繁閉模式的挖掘還是嶄新的概念,對其挖掘

2、技術(shù)的研究還處在起步的階段。本文首先提出了一種新的三維頻繁閉模式挖掘算法MFCC。MFCC算法采用降維的思想,首先將三維數(shù)據(jù)集切片為若干個二維數(shù)據(jù)集,并應用適當?shù)亩S頻繁閉模式挖掘算法進行處理；再通過對二維切片上的結(jié)果進行相交,并結(jié)合有效的削減規(guī)則,快速得到所有三維頻繁閉模式。MFCC算法的優(yōu)點在于高效的降維技術(shù)既可以降低數(shù)據(jù)集的維數(shù),從而能夠利用已有的二維頻繁閉模式挖掘算法,又不會產(chǎn)生大量的二維切片。為了進一步提高算法的性能,本文又提

3、出了改進的算法MFCC+算法。MFCC+算法采用與MFCC算法相同的降維技術(shù),在保留了MFCC算法優(yōu)點的前提下通過使用高效的削減規(guī)則,在算法執(zhí)行過程中削減掉所有的不封閉的模式,從而避免了結(jié)果的封閉性檢驗。實驗結(jié)果表明,MFCC+算法的性能改進效果顯著,改進后的算法性能優(yōu)于以往的三維頻繁閉模式挖掘算法。
　　 本文首先介紹相關(guān)的背景知識及以往的研究工作；然后依次提出了MFCC算法和MFCC+算法,并對算法的正確性進行了證明；最后通