三維微陣列頻繁閉模式挖掘算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人類為了更深入地了解和認(rèn)識(shí)自身,制定了宏偉的人類基因組計(jì)劃。隨著人類基因組計(jì)劃的順利實(shí)施,生物實(shí)驗(yàn)技術(shù)也在日新月異地進(jìn)步,微陣列芯片技術(shù)正是其中最有代表性的一種。目前,微陣列芯片技術(shù)已經(jīng)可以同時(shí)測(cè)量大量基因在多個(gè)樣本上、在一系列時(shí)間點(diǎn)上的表達(dá)值,從而得到三維的微陣列數(shù)據(jù)集。
　　 實(shí)驗(yàn)技術(shù)的進(jìn)步也帶動(dòng)了對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行信息挖掘技術(shù)的進(jìn)步,三維頻繁閉模式挖掘技術(shù)就是在這種情況下產(chǎn)生的。然而三維頻繁閉模式的挖掘還是嶄新的概念,對(duì)其挖掘

2、技術(shù)的研究還處在起步的階段。本文首先提出了一種新的三維頻繁閉模式挖掘算法MFCC。MFCC算法采用降維的思想,首先將三維數(shù)據(jù)集切片為若干個(gè)二維數(shù)據(jù)集,并應(yīng)用適當(dāng)?shù)亩S頻繁閉模式挖掘算法進(jìn)行處理；再通過對(duì)二維切片上的結(jié)果進(jìn)行相交,并結(jié)合有效的削減規(guī)則,快速得到所有三維頻繁閉模式。MFCC算法的優(yōu)點(diǎn)在于高效的降維技術(shù)既可以降低數(shù)據(jù)集的維數(shù),從而能夠利用已有的二維頻繁閉模式挖掘算法,又不會(huì)產(chǎn)生大量的二維切片。為了進(jìn)一步提高算法的性能,本文又提

3、出了改進(jìn)的算法MFCC+算法。MFCC+算法采用與MFCC算法相同的降維技術(shù),在保留了MFCC算法優(yōu)點(diǎn)的前提下通過使用高效的削減規(guī)則,在算法執(zhí)行過程中削減掉所有的不封閉的模式,從而避免了結(jié)果的封閉性檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MFCC+算法的性能改進(jìn)效果顯著,改進(jìn)后的算法性能優(yōu)于以往的三維頻繁閉模式挖掘算法。
　　 本文首先介紹相關(guān)的背景知識(shí)及以往的研究工作；然后依次提出了MFCC算法和MFCC+算法,并對(duì)算法的正確性進(jìn)行了證明；最后通