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针对传统K中心聚类算法存在的初始化敏感、聚类结果多样化等问题，提出一种基于密度的K中心聚类方案，并与序列比对、动态规划等方法有机地融合在一起，实现了对核酸序列的聚类分析。实验表明，该方案与传统K中心聚类算法相比较，初始化较理想，迭代次数较少，聚类效果更优。
基于密度K中心方法的核酸序列聚类
【摘 要】
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针对传统K中心聚类算法存在的初始化敏感、聚类结果多样化等问题，提出一种基于密度的K中心聚类方案，并与序列比对、动态规划等方法有机地融合在一起，实现了对核酸序列的聚类分析
【机 构】
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扬州大学信息工程学院,扬州大学科研处
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2006年19期
【基金项目】
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科技部“新城疫防制技术平台”基金资助项目;江苏省动物预防医学重点实验室开放课题资助项目(K04005)
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