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文檔簡(jiǎn)介
1、生物信息學(xué)最近幾年高速發(fā)展,其中 DNA基因表達(dá)芯片問(wèn)世,它可以測(cè)量成千上萬(wàn)的基因表達(dá)水平,并生成數(shù)據(jù)集?;虮磉_(dá)數(shù)據(jù)矩陣包含生物學(xué)的很多信息,通過(guò)分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)矩陣,可以進(jìn)一步探索基因數(shù)據(jù)內(nèi)在的聯(lián)系,從而發(fā)現(xiàn)和醫(yī)治一些遺傳疾病。
傳統(tǒng)的聚類(lèi)方法只是從行或者列單個(gè)方向上進(jìn)行聚類(lèi),但是由于有些基因樣本不會(huì)在所有的行或者列中都呈現(xiàn)一定規(guī)律,因此必須從行和列兩個(gè)方向上進(jìn)行聚類(lèi),這就促成了雙向聚類(lèi)算法的提出,并且雙向聚類(lèi)算法在探索基
2、因奧秘中發(fā)揮了巨大的作用。
本論文采用蟻群算法的思想來(lái)解決雙向聚類(lèi)問(wèn)題,提出了一種基于蟻群的雙向聚類(lèi)算法。這種算法建立基于蟻群算法的雙向聚類(lèi)模型尋找雙向聚類(lèi)簇,通過(guò)派出相當(dāng)數(shù)量的螞蟻進(jìn)行搜索,使得解集不斷更新以獲得全局最優(yōu)。論文主要包括以下內(nèi)容:
1.算法運(yùn)用Cheng和Church提出的均方殘差值概念評(píng)判雙向聚類(lèi)簇的質(zhì)量,建立基于蟻群算法的雙向聚類(lèi)模型。通過(guò)雙向聚類(lèi)模型尋找均方殘差值小,體積大的雙向聚類(lèi)簇。
3、 2.算法中的搜索策略是自適應(yīng)的,通過(guò)螞蟻的隨機(jī)搜索和相互配合,調(diào)整信息素?cái)?shù)組的大小以影響之后螞蟻的探索方向,使用正反饋機(jī)制不斷的優(yōu)化bicluster的質(zhì)量,同時(shí)使用負(fù)反饋機(jī)制保證搜索的全局性。
3.實(shí)現(xiàn)了基于蟻群的雙向聚類(lèi)算法,對(duì)算法的相關(guān)參數(shù)的選取進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。使用基于蟻群算法的雙向聚類(lèi)算法對(duì)酵母菌基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析處理,尋找這個(gè)基因表達(dá)數(shù)據(jù)集中的雙向聚類(lèi)簇。分析基于蟻群的雙向聚類(lèi)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與其他
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