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一种加权K-均值基因聚类算法被引量：12: 2017年; 针对微阵列表达数据集中基因-基因之间存在复杂相关关系的问题,基于随机森林变量重要性分数,提出了一种新的加权K-均值基因聚类算法。首先,以微阵列表达数据中的样本为对象、基因为特征,训练随机森林分类器,计算每个基因的变量重要性分数;然后,以基因为对象、样本为特征、基因的变量重要性分数为权重进行K-均值聚类。在Leukemia、Breast、DLBCL等3个微阵列表数据集上进行了实验,结果表明:所提出的加权K-均值聚类算法与原始的K-均值聚类算法相比,类间距离与总距离的比值平均高出17.7个百分点,具有更好的同质性和差异性。; 姚登举詹晓娟张晓晶; 关键词：聚类分析 K-均值

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张晓晶