基于蚁群算法的双向聚类问题研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目：学科专业：基于蚁群算法的双向聚类问题研究计算机技术指导教师：刘勇国教授万方数据作者姓名：班级学号：程哲慧200922060105分类号UDC密级学位论文基于蚁群算法的双向聚类问题研究（题名和副题名）程哲慧（作者姓名）指导教师姓名刘勇国教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别硕士专

2、业名称计算机技术论文提交日期2012年03月论文答辩日期2011年05月学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人教授（可选填）（可选填）20年月日注1注明《国际十进分类法UDC》的类号万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡

3、献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要生物信息学最近几年高速发展，其中DNA基因表达芯片问世，

4、它可以测量成千上万的基因表达水平,并生成数据集。基因表达数据矩阵包含生物学的很多信息，通过分析基因表达数据矩阵,可以进一步探索基因数据内在的联系，从而发现和医治一些遗传疾病。传统的聚类方法只是从行或者列单个方向上进行聚类,但是由于有些基因样本不会在所有的行或者列中都呈现一定规律，因此我们必须从行和列两个方向上进行聚类，这就促成了双向聚类算法的提出，并且双向聚类算法在探索基因奥秘中发挥了巨大的作用。本论文采用蚁群算法的思想来解决双向聚类问题，提出了一种基于蚁群的双向聚类算法。这种算法建立基于蚁群算法的

5、双向聚类模型寻找双向聚类簇，通过派出相当数量的蚂蚁进行搜索，使得解集不断更新以获得全局最优。论文主要包括以下内容：1.算法运用Cheng和Church提出的均方残差值概念评判双向聚类簇的质量，建立基于蚁群算法的双向聚类模型。通过双向聚类模型寻找均方残差值小，体积大的双向聚类簇。2.算法中的搜索策略是自适应的，通过蚂蚁的随机搜索和相互配合，调整信息素数组的大小以影响之后蚂蚁的探索方向，使用正反馈机制不断的优化bicluster的质量，同时使用负反馈机制保证搜索的全局性。3.实现了基于蚁群的双向聚类算法

6、，对算法的相关参数的选取进行了实验。使用基于蚁群算法的双向聚类算法对酵母菌基因表达谱数据集进行分析处理，寻找这个基因表达数据集中的双向聚类簇。分析基于蚁群的双向聚类算法的实验结果，并将实验结果与其他双向聚类算法进行对比。将基于蚁群算法的双向聚类算法运用到基因表达数据上，能够快速的找到双向聚类簇，基于蚁群算法的双向聚类算法采用负反馈机制，避免陷入局部最优，通过使用正反馈策略和大量的蚂蚁提高了结果的质量。同时，蚁群算法的分布式特性可以使任务轻松的分解，方便多台主机同时工作。关键词：双向聚类，蚁群算法，分

7、布式I万方数据ABSTRACTABSTRACTBioinformaticsisdevelopingrapidlyinrecentyears,whichDNAgeneexpressionchipscomeout,anditcanmeasurethousandsofgeneexpressionlevels,andgenerateadataset.Thegeneexpressiondatamatrixcontainsbiologicalinformation,throughtheanalysisofgen

8、eexpressiondatamatrix,wecanfurtherexplorethegeneticdataintrinsicallylinkedtothediscoveryandcuresomegeneticdiseases.Traditionalclusteringmethodsclusteronlyfromasingleroworcolumndirection.However,duetosomegeneticsampleswillnotshowcertainr