QPSO多样性引导的基因表达数据聚类算法：性能提升与实验验证

该篇论文研究的焦点是针对粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）在基因表达数据聚类中的局限性，提出了一种新颖的多样性引导的QPSO算法。PSO算法因其易陷入局部最优的缺点，特别是在处理大规模和高维度的数据集时，其全局搜索能力可能会受限。作者意识到这一点，因此设计了一种改进版本，旨在增强粒子的多样性和全局收敛性。 在新算法中，作者采取了对粒子群的多样性控制策略，借鉴了量子行为，这有助于防止算法陷入局部最优，并且促进搜索空间的全面探索。这种控制策略与传统的PSO相比，增加了算法的灵活性，使得它能够在更广泛的解空间中寻找更好的解决方案。同时，作者还融入了K均值聚类的操作步骤，以提高算法的收敛速度，使得算法的整体性能得以提升。 实验部分选择了Rand指数和Silhouette指数作为评价标准，对五个人工和实际的基因表达数据集进行了详细的聚类分析。结果表明，这种多样性引导的QPSO聚类算法相较于基本的PSO算法，不仅收敛速度更快，而且在全局性能上有所改进。在与其他常用聚类算法如层次聚类、K均值和自组织映射等比较时，新算法在聚类效果上表现更优，能够更好地识别具有相同功能或调节机制的基因组合。 总结来说，这篇论文主要贡献在于提出了一种结合了量子行为粒子群优化和多样性控制的新型聚类方法，适用于基因表达数据分析，并通过实证验证了其在提高聚类效率和准确度方面的优势。这对于深入研究生物系统，特别是复杂基因表达数据的分析具有重要意义。