改进的K-mean聚类算法在基因系统发育谱分析中的应用  

Application of Improved K-mean Clustering in Analyses of Gene Phylogenetic profile

作　　者：马志强[1] 孙平平[2] 马雅楠[2] 魏雅卓[2] 陆林英[2] 崔颖[2] 周春光[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机学院,长春130000 [2]东北师范大学计算机学院,长春130117

出　　处：《生物信息学》2008年第2期82-84,共3页Chinese Journal of Bioinformatics

基　　金：教育部应用统计重点实验室和东北师大青年自然科学基金(20061003)资助

摘　　要：简要介绍了系统发育谱法的原理,着重阐述了K-mean聚类算法在对基因系统发育谱分析中的改进,并与传统的K-mean聚类算法进行比较。实验结果表明,改进的K-mean聚类算法在运用系统发育谱法进行基因功能注释上是快而有效的,可以快速收敛到近似最优解。This paper describes the theory of phylogenetic profile, focuses on the amelioration of K- mean clustering algorithm in analyzing the gene phylogenefic profile,also compare with the traditional K- mean clustering algorithm. The experimental results show that the amelioratd K - mean clustering algorithm is fast and effective, and can quickly converge to the approximate optimal solution.

关 键 词：系统发育谱 基因功能注释 K—mean聚类 

分 类 号：Q959.468[生物学—动物学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]