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《电子科技大学》 2010年
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聚类分析及其应用研究

唐东明  
【摘要】: 模式识别,也被称为分类或者是统计分类,模式识别学科的研究目的就是为了构建能够自动判别输入数据类别信息的分类系统。聚类分析是一种无监督的模式识别方法,是模式识别研究中的一个重要领域。无监督的聚类分析算法能够探索输入数据的内部群组结构,目前已经被广泛应用于各种数据分析场合,包括计算机视觉分析,统计分析,图像处理,医疗信息处理,生物科学,社会科学和心理科学等。聚类分析的基本原理就是将输入数据分成不同的群组,同一组中的成员拥有相似的特性,相反不同组中的成员特性相异。 本文主要针对聚类分析算法及其应用进行研究,本文研究的聚类分析算法主要应用于生物信息学数据分析,大规模选址问题,数据不规则形状分布聚类分析问题。主要的工作和取得的成果概括如下: (1)基因表达序列分析技术(Serial Analysis of gene expression,SAGE)是一种快速详细的分析数以千计转录(transcripts)的最佳方法,这项技术最开始由Victor Velculescu博士于1995年提出。聚类分析算法是一种非常有用的SAGE数据分析方法,被用于发现SAGE数据集中潜在的新的或隐含的转录或者是基因组,因此已经被用于分析SAGE数据。尽管研究人员已经给出了多种用于SAGE数据分析的聚类分析算法,但是这些算法通常都需要结合一些用户自己设定的参数,并且聚类分析的结果对参数选择有很强的依赖性。本文基于SAGE数据的Poisson统计特性和最近提出的仿射消息传播聚类分析算法提出一种自适应的聚类分析算法,在该算法中引入了一个聚类结果校验测度,并以该测度为代价函数对聚类结果进行优化调整以获得优化的聚类结果,该算法被命名为PoissonAPS。在多个实际生命数据集上的对比实验结果表明本文给出的方法能够对SAGE数据进行很好的聚类分析,并且产生有意义的可解释的分类结果。 (2)随着高通量测序技术的发展,目前在生物信息数据库中已经累积了大量的蛋白质序列数据。但是由于实验确定蛋白质序列功能的速度无法赶上新序列测序的速度,因此造成大量的新测序的蛋白质序列尚未通过实验的方式来确定它们的生物功能和家族信息。由于实验验证过程非常耗时并且昂贵,因此理想情况下希望仅仅依赖序列之间的相似性来探测未知功能序列和已知功能序列之间的同源关系,进而确定未知功能序列的信息。聚类分析方法能够通过将蛋白质序列分类到不同的蛋白质家族获得有意义的信息。最近几年研究人员已经提出了多种用于蛋白质序列分析的聚类算法。面对众多的蛋白质序列聚类分析算法,有必要进行一个对比研究分析,分析的结果将有利于生命科学研究人员考察不同的算法并且选择合适的用于特定实验分析场合的算法。本文比较了四种典型的蛋白质序列分析算法,在多个数据集上考察算法的以下几方面的性能:缺省参数条件下的聚类算法性能分析;算法对蛋白质序列在数据集中所处位置是否敏感;数据集自身的真实类分布对聚类算法结果的影响;调节算法的参数,观察参数对聚类结果的影响。本文给出的实验结果能够帮助研究人员选择合适的分析算法。并且实验结果还表明蛋白质序列聚类分析算法还有很大的改进空间。 (3)随着大量的未知功能的蛋白质序列数据的累积,目前已经无法通过实验的手段来标注未知功能的蛋白质序列。聚类分析方法通过将蛋白质序列分类到不同的同源组来确定未知功能的蛋白质序列的信息。本文引入了一种用于大数据量蛋白质序列分析的无比对的在线聚类分析方法,命名为OnlineCAPS。该方法具有速度快,可在有限内存环境下运行等优点,此外该方法还可以被部署在WEB服务器上。实验结果表明该方法能够快速的分析大数据量的蛋白质序列,并且获得的聚类结果的质量接近于其它算法。 (4)选址布局问题是一个广泛研究的运筹学问题。通过将选址布局问题看作聚类问题,结合聚类分析算法并且将候选地址的信息映射为特征向量,本文提出了两种求解选址布局问题的方法:基于块划分的选址布局方法;基于道路网络的选址布局方法。文中使用模拟数据集和真实数据集来评估这两种方法,实验结果表明两种方法都能够求解设施资源受限和不受限情况下的选址布局问题,而且可以很好的解决大规模的选址布局问题。 (5)探测数据不规则形状分布的自然类簇分布是模式识别研究领域的一个困难的任务。本文给出了一种有效的数据不规则形状分布聚类分析算法,该算法结合了谱聚类和仿射消息传播聚类算法的优点,能够很好的分析数据不规则形状分布的类簇结构。与此同时,文中给出了一种新的基于邻居离散分析的相似度测度。本文给出的方法简单有效,在多个模拟数据和实际数据上检验了方法的性能。实验结果表明本文给出的方法能够探测数据中的自然类簇分布,并且聚类分析的结果和人的自然判断相一致。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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4 范文;孙红跃;王萍;;基于主成分分析的密度聚类算法[J];天津城市建设学院学报;2012年01期
5 胡雪娇;李慧;马国栋;;BBS成员聚类及交互特性分析[J];首都师范大学学报(自然科学版);2014年03期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
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2 高淑环;李晓奇;;海明模糊距离法在空气质量评价中的应用[A];第十一届中国不确定系统年会、第十五届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2013年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
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【参考文献】
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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5 于翔;基于网格的数据流聚类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
7 宋军;水交换模型的理论方法及应用研究[D];中国海洋大学;2010年
8 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
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4 刘文昊;基于模糊聚类和纹版辅助的织物疵点检测算法研究[D];浙江理工大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李瑞娟;杨文明;;中医证候研究方法学探讨[J];中医药临床杂志;2010年02期
2 徐婷;徐美丽;;阿拉伯国家环境治理与可持续发展的制度因素[J];阿拉伯世界研究;2010年05期
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1 罗瑞静;何建成;袁灿兴;;中医证候研究思路与方法[A];全国第十二次中医诊断学术年会论文集[C];2011年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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3 罗跃红;“高度关注”下乡村艾滋病人社会行动策略研究[D];华中师范大学;2013年
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 本报记者 贾婧;宗成庆:做科研也要为师立范[N];科技日报;2007年
6 中谷期货 杨静;期货公司客户信用风险评级体系研究[N];期货日报;2007年
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6 邵伟钰;地方政府债务风险预警体系研究[D];苏州大学;2008年
7 吴飞珍;基因芯片数据的聚类功能评价算法和判别分析算法研究[D];上海大学;2009年
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10 李海民;遗传算法性能及其在聚类分析中应用的研究[D];西安电子科技大学;1999年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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6 刘蓉;SVM与K-Means算法在IHRS中的研究与应用[D];昆明理工大学;2005年
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8 刘小俊;中国南瓜属(Cucurbita spp)部分栽培种遗传多样性研究[D];四川大学;2005年
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10 邹琼;中小学生自我表露特点的发展研究[D];华东师范大学;2007年
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