| 面向信息SNP选择的聚类算法 |
| |
| 引用本文： | 邢斌,周从华,张付全,张婷,蒋跃明. 面向信息SNP选择的聚类算法[J]. 计算机与数字工程, 2021, 49(10): 1983-1987,2008. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.007 |
| |
| 作者姓名： | 邢斌 周从华 张付全 张婷 蒋跃明 |
| |
| 作者单位： | 江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 212013;无锡市精神卫生中心 无锡 214151;无锡市妇幼保健院 无锡 214002;无锡市第五人民医院 无锡 214073 |
| |
| 摘 要： | SNP数据在人类遗传病诊断与治疗中存在重要作用,但SNP原始数据存在大量冗余,因此需要选择出信息量大的SNP,完成SNP数据的降维.针对常用聚类算法应用到信息SNP选择时未考虑单个SNP与SNP子集之间相似度的问题,采用一种新的相似度度量方法,提出了一种改进的聚类算法K-MIGS,并将其应用到SNP选择中.K-MIGS算法解决了传统K-means不能挖掘出SNP位点与SNP子集之间的强相关性问题,并在医院提供的临床数据实验中表明,K-MIGS具有更高的非信息SNP子集重构度.最后使用支持向量机、决策树和神经网络对构造的SNP子集进行分类实验,对比K-means、特征加权K-means、ReliefF和MCMR,结果表明K-MIGS分类准确率和F1指标上提升了10％和15％,充分说明K-MIGS在信息SNP选择中具有更好的效果.
|
| 关 键 词： | 单核苷酸多态性 SNP选择 相似度度量 K-means |
Clustering Algorithm for Information SNP Selection |
| |
| XING Bin,ZHOU Conghua,ZHANG Fuquan,ZHANG Ting,JIANG Yueming. Clustering Algorithm for Information SNP Selection[J]. Computer and Digital Engineering, 2021, 49(10): 1983-1987,2008. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.007 |
| |
| Authors: | XING Bin ZHOU Conghua ZHANG Fuquan ZHANG Ting JIANG Yueming |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
