【摘 要】
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由于DNA微阵列技术的发展和应用,能够很容易地收集到更多的基因表达数据。而怎样从这些数据中获得更具有生物意义的信息,是目前生物信息学的一个主要研究方向。那么,对于基因表达数据的分析也就成了当前生物学信息论的研究热点,对认识基因组活性以及进行疾病诊断都有着重要意义。而作为生物资源数据挖掘中的常用分析方法,聚类分析也被应用于分析基因中表达的数据。目前,在对基因表达数据分析过程中所存在的主要问题在于:（
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由于DNA微阵列技术的发展和应用,能够很容易地收集到更多的基因表达数据。而怎样从这些数据中获得更具有生物意义的信息,是目前生物信息学的一个主要研究方向。那么,对于基因表达数据的分析也就成了当前生物学信息论的研究热点,对认识基因组活性以及进行疾病诊断都有着重要意义。而作为生物资源数据挖掘中的常用分析方法,聚类分析也被应用于分析基因中表达的数据。目前,在对基因表达数据分析过程中所存在的主要问题在于:（1）基因表达数据由于其自身具有高维数的数据特点,如果使用传统的聚类方法对数据直接进行聚类分析时,容易造成“维数灾难”,导致较高的算法迭代性;（2）采用的聚类分析方法大多数都是传统的无监督聚类方法,这些方法只考虑了基因表达数据在数学上的特性,并没有考虑基因生物学信息的存在。针对上述问题,本文采取的措施如下:（1）选择高效的多维尺度变换（MDS）降维方法将高维数的基因表达数据从高维降到低维,降低数据处理时间;（2）将先验知识加入到传统的无监督聚类方法中形成半监督聚类技术,并将其应用在基因表达数据分析中,以此来提高聚类的效率。本文的主要工作及创新如下:（1）针对MDS,本文通过设定阈值来提高降维技术的有效性,形成了EMDS降维方法。同PCA、LDA共三种方法对UCI数据集上的Iris数据集进行降维可视化,并对性能做出比较,以此来验证有效性的提高;（2）研究侧重于对基因表达数据的半监督聚类分析,本文的创新之处在于:（1）基于常用的Cop-Kmeans半监督聚类算法,针对初始聚类质心的选取方式做了基于数据分段随机选取的技术改进形成了DS-CK算法;（2）基于BFS+Cop-Kmeans算法,针对初始聚类质心的选取方式做了基于数据分段求均值的技术改进形成了DC-BCK算法。两种创新的目的均在于减少算法的迭代性,提高聚类效率。（3）将有效提高的E-MDS降维方法与DS-CK算法和DC-BCK算法相融合,并利用在UCI数据集上开展实验,以此来检验算法的可行性。重点将融合算法应用在公开的基因表达数据GSE189010和GSE8187上进行聚类分析,并与其他聚类算法在聚类效率上进行比较,实验结果验证了改进算法的聚类效率要更好一些。
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