基于样本和特征双加权的特征约简中智C-均值聚类方法

摘要文本

本发明涉及一种基于样本和特征双加权的特征约简中智C‑均值聚类方法。所述方法包括：使用单通道Affymetrix芯片技术获取癌症基因表达数据集进行预处理得到第一数据集；构建特征约简中智C‑均值聚类算法模型输入第一数据集，通过所述特征约简中智C‑均值聚类算法模型对各个样本权重、特征权重进行控制迭代，并进一步特征约简实现无监督聚类，得到第二数据集；根据质量评价指标将第二数据集作为最优聚类数据集。特征约简中智C‑均值聚类算法模型不仅能很好地表征数据的不精确性和不确定性，而且能根据样本和特征的重要程度，自动赋予样本成员和样本特征不同的权重，丢弃小权重特征实现对高维数据的自适应降维，表现出更佳的聚类效果。