刘宇宏
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
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- 发文基金：教育部跨世纪优秀人才培养计划江苏省自然科学基金更多>>
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- 改进的时序基因表达数据动态聚类算法
- 2007年
- 文[1]采用了一种基于动态模型的聚类算法,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析,得到了较为理想的聚类结果。对上述算法在数据初始化方面进行了合理改进,并利用贝叶斯理论对数据的联合概率分布进行了重新分析。实验表明,提出的改进算法所得聚类结果明显优于原算法所得结果。
- 刘宇宏王士同徐红林
- 关键词：自回归模型动态模型贝叶斯理论
- 基于AR模型的动态模糊聚类算法被引量：1
- 2008年
- 与传统的硬划分聚类相比,模糊聚类算法(以FCM为例)对数据的比例变化具有鲁棒性,能够更准确地反映数据点与类中心的实际关系,目前已得到广泛应用。然而对于时序基因表达数据来说,传统的聚类算法往往不能充分利用到数据中时间上的动态关联信息。因此可以在模糊聚类算法的基础上引入自回归(AR)模型,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析。这样不仅可以充分利用到时序基因表达数据的内部自相关性,并且可以进一步利用隶属度函数对AR模型的预测过程进行模糊化调整,从而得到更为理想的聚类结果。
- 刘宇宏王士同徐红林
- 关键词：自回归模型模糊聚类
