【摘 要】
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双聚类作为一种无监督的学习方法,其作用是对基因表达数据进行分析.为了获取较大容量的双聚类簇,弥补传统的双聚类方法在基因表达数据一致波动性方面的不足,引入粗糙集的上、
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,计算智能与数据挖掘河南省高校工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402153,61602158),中国博士后科学基金项目(2016M602247),河南省高等学校重点科研项目计划(14A520069).
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双聚类作为一种无监督的学习方法,其作用是对基因表达数据进行分析.为了获取较大容量的双聚类簇,弥补传统的双聚类方法在基因表达数据一致波动性方面的不足,引入粗糙集的上、下近似集概念,将粗糙集理论运用到模糊双聚类算法中,将粗糙上、下近似集与加权均方残差相结合,得到新的粗糙均方残基,进而提出一种基于粗糙均方残基的模糊双聚类算法.针对基因表达数据集,首先进行缺失值填补;其次,用非负矩阵分解算法对基因数据集进行降维;最后,计算数据矩阵的粗糙均方残基,结合综合评判度量函数与贴近度原则对矩阵的行列进行删除和添加,得到容量
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