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基于划分聚类的特点基因抉择算法研究

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毕业论文范文题目：基于划分聚类的特点基因抉择算法研究，论文范文关键词：基于划分聚类的特点基因抉择算法研究
基于划分聚类的特点基因抉择算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：对基因表白谱进行分类是生物信息学中一个重要的研究范畴。基因芯片可能在一次实验中大范围并行检测成千上万个基因的表白量,对肿瘤癌症等疾病的分类、诊断研究有非常重要的实际意思。然而,基因芯片数据高通量、高维数、非线性、高噪声、数据分布不均衡等特点,使得咱们对这种数据（本文此处忽略..）进行处理时碰到了很多艰苦。如何从海量的基因表白谱数据中发掘出少量的存在分类辨认才能且冗余度最小的特点基因,对疾病诊断以及研究肿瘤癌症治病机理起着关键作用。本文研究的特点基因抉择方法都是利用白血病数据集进行验证,重要的研究工作如下：1.提出了一种基于测地间隔的特点（此处忽略..）基因抉择方法。因为基因表白谱非线性的特点,个别的欧多少里得间隔无奈很好地表示基因之间的类似性度量。而测地间隔这种流形间隔的度量方法,可能很好的展示基因之间复杂的内在关联。在测地间隔矩阵的基本上,本文改进了K-核心点聚类方法,并且抉择出特点基因子集,而后利用支撑（本文此处忽略..）向量机对特点基因子集进行分类精度进行猜测。实验的成果证明,基于测地间隔猜测精度比传统的欧多少里得间隔得出的猜测精度要好。2.提出了一种基于部分线性嵌入特点基因抉择方法。因为基因表白谱高维、高噪声、非线性的特点,传统的聚类算法并不能正确地对基因表白谱进行聚类分析。（此处忽略..）于是,通过部分线性嵌入的非线性降维方法,基因的向量空间被映射到低维空间,以至对基因向量空间进行了降维,而且使得基因之间的类似性关联更能显示其内在接洽。最后,本文对白血病基因表白谱进行了实验,并且跟其余文献进行了比较,成果得出本方法是可行的、有效的。

以上为本篇毕业论文范文基于划分聚类的特点基因抉择算法研究的介绍部分。

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