灰色关联聚类与最小生成树在微阵列特征基因提取中的应用

"基于最小生成树的灰色关联聚类算法描述-4811对讲机芯片资料" 这篇摘要介绍了一种结合最小生成树优化的灰色关联聚类算法，用于DNA序列分析和微阵列特征基因提取。传统的特征基因提取方法往往基于统计学，可能忽略基因间的相互关系和冗余，导致过度拟合。灰色关联聚类是一种解决这个问题的方法，它能将相似度高的基因归为一类，并从中挑选出代表性基因，减少数据冗余。 灰色关联聚类是一种聚类方法，其核心是通过计算不同对象之间的关联度来确定它们的相似性。在生物信息学领域，尤其是DNA序列分析中，这种聚类方法可以揭示基因序列之间的内在联系。作者提到的微阵列数据分析是另一个关键点，微阵列技术允许同时监测大量基因的表达水平，从而提供大量数据用于特征选择和分类。 在微阵列数据中，特征选择是重要的一步，因为它有助于识别对特定生物学过程或疾病有显著影响的基因。文中提出的算法使用灰色关联分析来降低数据冗余，提高特征选择的效率。灰色关联度衡量的是两个序列在变化趋势上的相似程度，而非精确的数值匹配。通过这种分析，可以找到那些在表达模式上最相似的基因。 然而，对于高维的微阵列数据，传统的灰色关联聚类算法可能面临计算复杂度的问题。因此，文中引入了最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的概念，这是一种图论中的算法，用于找出连接所有节点的无环边集，总权重最小。将最小生成树应用于灰色关联聚类，可以有效地降低计算复杂度，特别是在处理高维数据时，能够快速地建立基因之间的关联网络。 作者曾诚的硕士学位论文详细探讨了DNA序列的图形表示和相似性分析，提出了基于核苷酸二联体的序列表示法。此外，论文还介绍了基因分类、微阵列技术和微阵列特征选择算法的基础知识，为后续的灰色关联聚类和最小生成树的应用提供了理论背景。 关键词包括DNA序列分析、微阵列、基因表达谱、特征选择和灰色关联，表明这篇论文涵盖了生物信息学中的关键领域。实验结果证明了所提出算法在微阵列数据特征提取上的优越性，尤其是在减少数据冗余和提高分类性能方面。 这篇摘要介绍了一种创新的、结合最小生成树的灰色关联聚类算法，它在处理高维微阵列数据时，既保留了灰色关联聚类的优势，又优化了计算效率，对于基因表达数据的分析和特征提取具有实际应用价值。