【摘 要】
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在生物和医学研究中采用基因矩阵技术为癌症诊断和治疗提供了一条新思路,为了发现不同癌症类型和准确地对癌症样本进行分类,提出了基于神经气体(NG)算法的聚类集成算法框架双
【机 构】
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中山大学附属第三医院信息科,华南理工大学计算机科学与工程学院,
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在生物和医学研究中采用基因矩阵技术为癌症诊断和治疗提供了一条新思路,为了发现不同癌症类型和准确地对癌症样本进行分类,提出了基于神经气体(NG)算法的聚类集成算法框架双神经气体聚类集成(DNGCE)去挖掘含有噪音的癌症基因数据集的内在结构。该算法框架不仅把神经气体算法应用在癌症基因数据集的样本维,同时也应用于属性维中,最后使用Normalized Cut算法去划分前面得到的多种不同聚类结果组成的一致性矩阵,最终得到更加准确的聚类结果。通过应用在癌症基因数据集的实验结果表明,提出的聚类集成算法框架对于癌症基因数据集的聚类效果要远胜过单一的聚类算法和现阶段存在的大多数的聚类方法,可以极大提高癌症诊断的准确度。
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