一种适用于基因表达数据的特征加权FCM算法

摘要

针对FCM算法应用于基因表达数据分析时存在的局限性,提出一种特征加权自适应FCM算法.该算法在FCM算法的基础上引入数据集预处理机制,可依据数据集的分布特征自适应地获取分类数目和初始聚类中心,并通过ReliefF算法实现特征权值的自动确定.同时,新算法考虑了不同属性对分类贡献的差异,在FCM算法中引入特征权重.将算法应用于真实基因表达数据集,实验结果表明,算法能够自适应地确定聚类数目、获得稳定性较好的聚类结果,而且具有较高的聚类精度.