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⛄ 内容介绍
目前聚类算法是一种比较有效的面向基因表达数据的数据挖掘方法,但基因表达数据通常具有高维度,噪声大以及数据量比较大的特性,大大影响了聚类分析的质量.因此,进一步深入探索聚类在基因表达数据领域的应用很有意义. 近年来,基于高斯混合模型的聚类算法因其适应性高,聚类性能好等优点,在聚类领域得到了很大的关注,相关的应用和研究也是越来越深入.
⛄ 部分代码
%高斯混合聚类;
%清空原有数据，加载上一步结果
clear;
clc;
close all
load('feature.mat');
%计算各个聚类数的分类结果和对应的轮廓数
lunkuoave=zeros(1,9);
for tt=2:1:10
options=statset('MaxIter',1000);
gmm = gmdistribution.fit(feature,tt,'Covtype','Diagonal','Regularize',1e-10,'Options',options);
result = posterior(gmm, feature);
[m,cluster] = max(result');
lunkuoave(1,tt-1)=lunkuo1(feature,cluster);
delete result,m,cluster,gmm;
end
%画图，画出各个聚类数和对应的轮廓数的图
tt=2:1:10;
plot(tt,lunkuoave)
xlabel('聚类数目')
ylabel('轮廓系数')
options=statset('MaxIter',1000);
gmm = gmdistribution.fit(feature,4,'Covtype','Diagonal','Regularize',1e-10,'Options',options);
result = posterior(gmm, feature);
%得到最终聚类
[m,cluster] = max(result');
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 张昊罗文广臧庆凯. 基于动态规划算法的机器人避障路径研究[J]. 广西工学院学报, 2011, 022(004):35-39.
[2] 张昊, 罗文广, 臧庆凯. 基于动态规划算法的机器人避障路径研究[J]. 广西工学院学报, 2011(004):022.
[3] 周宇杭, 王文明, 李泽彬,等. 基于A星算法的移动机器人路径规划应用研究[J]. 电脑知识与技术：学术版, 2020, 16(13):4.
[4] 谭雁英, 周军, 李洋,等. 基于A*搜索的无人机路径动态规划方法:, CN201610627300.1[P]. 2018.
