基于小波变换为特征的序列相似性分析的方法

摘要

本发明公开基于小波变换为特征的序列相似性分析的方法，其包括以下步骤：（1）选取原始DNA数据集；（2）对原始DNA数据集中的每一条序列进行K‑词处理；（3）统计每条序列中出现的K‑词的词频，对词频进行标准化处理；（4）根据每个K‑词对应的幅角给出其复数的映射；（5）每个K‑词的复数的乘上对应的标准化后的词频，将得到的实部乘积结果和虚部乘积结果按列合并；（6）对步骤（5）中得到的结果进行静态离散小波变换；（7）进行k‑means聚类运算，得到聚类结果。本发明基于小波变换为特征的序列相似性分析，运用复数和SWT的方法，不仅可以提取序列的时域信息，同时提取出信号的频域特征，SWT是一种复杂度较低的算法，并且K‑词的方法显著的降低维度，因此，本发明方法可以显著的提高运算速度和聚类的精确度。