【摘 要】
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针对基于粒子群优化的聚类算法容易陷入局部最优值的缺点,提出将量子行为粒子群优化应用于基因表达数据的聚类分析问题中。在新的聚类算法中采用了对粒子群的多样性控制,以提
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60703106、60474030）
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针对基于粒子群优化的聚类算法容易陷入局部最优值的缺点,提出将量子行为粒子群优化应用于基因表达数据的聚类分析问题中。在新的聚类算法中采用了对粒子群的多样性控制,以提高算法的全局收敛性能;此外还在新算法中引入了类似于K均值聚类的操作步骤,用以提高算法整体的收敛速度。选择Rand指数和Silhouette指数作为聚类评价标准,对5个人工和实际的基因表达数据集合进行聚类实验分析表明,新算法和基于粒子群优化的聚类算法相比,具有较快的收敛速度,粒子多样性的控制能有效改善算法的全局收敛性能。和其他一些常用的聚类算法比较
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