双聚类相关论文
鲁棒模型拟合是计算机视觉领域的一个基础且关键的问题,其主要任务是从包含离群点和噪声的数据中估计出模型实例的个数及对应的参......
探索地外生命是人类科学研究的核心问题,火星是地外生命探测的重要地点,探索火星、了解火星表面及其演化有助于加深人类对地球气候......
传统的单聚类方法是依据样本的相似度,将具有相似属性或特征的样本归为一类。然而,随着样本数和特征数的大量增加,单聚类方法的时......
m6A是一种在哺乳动物细胞中最普遍存在的甲基化修饰,在m RNA代谢、生理、病理等生命过程中发挥着关键作用。然而由于生命过程的复......
学位
随着高通量测序技术的发展,大规模基因表达数据的积累速度越来越快。如何借助数学方法从海量的表达数据中挖掘有效信息成为了一个......
双聚类算法(Biclustering Algorithm)于2000年被Cheng和Church提出后,在基因表达数据分析领域已有较为成熟的发展,但在其他领域的......
基因表达数据分析能够为基因调控机制的研究以及肿瘤疾病的药物治疗提供宝贵的信息参考,有着十分重要的意义。随着基因芯片技术的......
聚类分析是数据挖掘的重要研究方向,其目的主要在于发现数据中隐含的类结构,将数据对象分成不同的簇或类,使得同一类的对象之间相......
马铃薯是重要的粮食和经济作物之一,其产量和质量对农业生产和人民饮食具有重要的经济价值和地位。致病疫霉(Phytophthora infesta......
双聚类技术作为一种局部关联分析方法,被提出用于从数据矩阵中挖掘符合子矩阵模型条件的子矩阵模式,进而发现数据中有趣的局部相关......
介绍双聚类概念、基本原理以及相关研究、应用情况,阐述双聚类使用工具和方法,通过案例分析双聚类在医学文本挖掘中的具体实现过程......
癌症(恶性肿瘤)已经成为危害人类健康的头等问题。由基因芯片技术及二代测序技术所获取的癌症基因表达数据(Gene Expression Data,......
高通量基因微阵列技术的出现,产生了大量的基因表达数据。这些数据在追踪生物过程,基因规则发现以及病理分析中有着至关重要的作用......
微阵列技术能够同时测量数千个基因的表达水平值,可以同时平行检测大量基因的表达水平,产生大量的微阵列数据集,这些基因表达数据......
随着高通量生物技术和数据采集技术的发展,产生了大量的生物数据,如基因表达数据、基因互作网等。基因表达数据分析在癌症亚型分类......
我国进入全民医保时代,医疗保险制度覆盖范围不断扩大,受益人群不断增多。这给人们的就医带来方便,人们可以携卡就医,即时结算。但......
学位
随着基因采样技术的发展,人们已可以低成本地获取大量不同生物的基因信息,这些数据称为基因表达数据。通常情况下,这些基因信息以......
推荐系统是运营商平台通过智能化和个性化的方式提升用户体验的重要工具,其主要目的是建立个性化推荐模型,制定合理高效的推荐策略......
随着数据的爆炸式增长,推荐系统中传统的协同过滤推荐算法出现了难以处理稀疏数据和准确率降低的问题。对此,提出一种基于多维度上......
生物基因表达数据的双向聚类已成为近年来生物信息学的研究热点.生物基因表达数据双聚类问题通常需要同时最优化双聚类中基因表达......
