基于元启发式算法的基因表达数据谱的聚类分析

发布时间：2024-04-07 00:59

　　目前,在生物学信息量爆炸式增长的时代,基因表达谱数据的双聚类分析技术逐渐成为研究热点,与此同时各种双聚类算法也被提出,来用于确定基因表达数据中的共表达基因。本论文提出了一种新的双聚类算法-二进制人工鱼群算法(BAFSA),该算法是一种改进的元启发式搜索算法,并且结合了传统人工鱼群算法(AFSA)和二进制形式。该算法由于采用了基于线性相关性的适应度函数,因此能够找到具有移位和缩放模式的基因,解决了传统聚类算法的缺陷。本论文将该算法应用于实际基因数据集中,能够提取出具有生物学意义的双聚类子集,具有较好的聚类性能。目前传统的双聚类算法存在两种缺陷:(1)有可能容易陷入局部最优;(2)只适用于某些特定的数据集。为了使本论文提出的BAFSA算法能够跳出局部最优,并且具有广泛的适用性,本文对该算法进行了创新性的改进。本论文将二进制人工鱼群算法(BAFS)与二进制模拟退火算法(BSA)相结合,提出了一种新的混合算法BAFS-BSA-BIC。当该双聚类方法应用于多个数据集时,搜索了许多具有生物学意义的双聚类子集,展现出该算法良好的聚类性能。另外,在与其他经典双聚类算法以及原始BAFSA算法对比中可以发...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4-1人工鱼(AF)的一般形式

南京邮电大学硕士研究生学位论文第四章混合二进制人工鱼群模拟退火算法30用于实际的基因表达数据集中。基于混合BAFS-BSA的双聚类算法混合BAFS-BSA的双聚类的实现分为两个阶段，一是双聚类的初始化阶段，二是最优搜索双聚类。4.1.1初始化该算法的初始化阶段由两部分组成。首先，....

模拟退火算法BSA的流程图32算法4-1二进制

南京邮电大学硕士研究生学位论文第四章混合二进制人工鱼群模拟退火算法32′(′∈())之间的汉明距离d_H等于1。因此，N(AF)的大小为p。在该迭代中，对于一个当前以适应度函数值f(AF)为特征的人工鱼AF，从邻域N(AF)中随机选择一个邻居鱼AF"，并计算f(AF")。然后评估....

图5-1双聚类

南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章实验结果与分析35图5-1到图5-4展示了其中四个计算所得的双聚类图和它们对应的热图。另外，表5-1展示了这四个双聚类所对应的MSR，ACV，关联函数值，以及双聚类的大校图5-1双聚类1的热图和点线图图5-2双聚类2的热图和点线图

图5-2双聚类

南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章实验结果与分析35图5-1到图5-4展示了其中四个计算所得的双聚类图和它们对应的热图。另外，表5-1展示了这四个双聚类所对应的MSR，ACV，关联函数值，以及双聚类的大校图5-1双聚类1的热图和点线图图5-2双聚类2的热图和点线图

本文编号：3947431