基于可视图算法的基因表达时序数据分类方法

摘要

本发明公开了一种基于可视图算法的基因表达时序数据分类方法，包括：1)构建基础网络，根据已经进行预处理的基因表达时序数据选取数据条，通过可视图算法构建可视图与连接图，并确定共表达网络的基本结构；2)根据得到的基础网络提取相关传统特征；3)利用二阶随机行走与神经网络模型学习得到基础网络中各个基因节点的特征向量；4)整合基础网络的特征，通过密度聚类算法，基于得到的基础网络的特征使用不同策略，完成对基因表达时序数据的分类。本发明提供一种具有良好的精度和实用性能，采用可视图基础网络构建和节点特征向量提取以及密度聚类算法实现基因表达时序数据分类的方法。