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基于粒度空间的最小生成树分类算法

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【作者】 孙梦梦唐旭清

【Author】 Sun Mengmeng;Tang Xuqing;School of Science,Jiangnan University;Wuxi Engineering Research Center for Biocomputing,Jiangnan University;

【机构】 江南大学理学院无锡市生物计算工程技术研究中心

【摘要】 基于粒度空间理论,进行了基于归一化距离的最小生成树分类算法研究.首先根据类内偏差和类间偏差的性质,在已有的粒度空间生成算法的基础上,引入最小生成树以及新的最优聚类指标,给出了基于归一化距离的最小生成树分类算法,并建立了最优聚类模型.其次,将模型应用于研究从NCBI上下载的1902-2015年间的898条现在已经确认能够感染人的禽流感病毒蛋白质序列HA与NA蛋白,共有8种,包括H5N1,H5N2,H7N2,H7N3,H7N7,H9N2,H10N7,以及最近的H7N9.在距离中心最近的基础上,通过运行最小生成树分类算法,6个代表病毒序列被选出,并且得到了最优层次结构.最后,对实验结果进行分析,结果表明病毒爆发地域差异、病毒爆发时间等因素对禽流感病毒的变异产生了重要影响,这些结果与已有的研究结果一致,说明本文提出的最小生成树分类算法是有效的.在寻找基于粒度空间的最佳聚类问题上,最小生成树分类算法比原有的算法具有更低的复杂度.这些结论为基于大数据的信息处理提供了一种全新的处理方法.

【基金】 国家自然科学基金(11371174);国际科技合作研究项目(2011DFR70500)
  • 【DOI】10.13232/j.cnki.jnju.2017.05.016
  • 【分类号】TP18
  • 【下载频次】30
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