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1、聚類分析是利用數(shù)學(xué)的方法研究和處理給定對(duì)象的分類,其目的是發(fā)現(xiàn)隱藏分布在數(shù)據(jù)集中的結(jié)構(gòu)。近十幾年來(lái),人們獲得和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的能力大幅度地提高。通過(guò)聚類分析算法人們有效的發(fā)現(xiàn)這些大量的隱藏?cái)?shù)據(jù)內(nèi)的數(shù)據(jù)分布模式,以及數(shù)據(jù)屬性之間存在的有價(jià)值的聯(lián)系。聚類分析技術(shù)廣泛應(yīng)用于生物信息學(xué),考古學(xué),心理學(xué),計(jì)算機(jī)圖像處理,信息檢索,工程控制等諸多領(lǐng)域。 在實(shí)際應(yīng)用中常常會(huì)碰到高維數(shù)據(jù),如基因表達(dá)數(shù)據(jù),文本數(shù)據(jù),多媒體數(shù)據(jù)等。由于這種數(shù)據(jù)存在的普遍
2、性,使得對(duì)高維數(shù)據(jù)的聚類分析研究具有重要意義。 本文針對(duì)高維數(shù)據(jù)的方向性及其聚類分析中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行了研究。主要包括基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類分析和文本聚類分析,并提出了一些解決問(wèn)題的方法,具有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。 本文的主要研究工作有: 1)通過(guò)對(duì)高維數(shù)據(jù)方向性特點(diǎn)的分析,針對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)提出了一種新的相似度度量—方向性相似度,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造了適合基因表達(dá)的聚類算法DSCM。 該算法克服了其他方向性聚
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