典型文献
基于改进Spectrum的肠道菌群聚类算法研究
文献摘要：
肠道菌群与诸多人类重大疾病相关,研究在不同条件下的肠道菌群数据具有重要意义.由于菌群数据出现零膨胀现象,采用成对比率几何平均值(GMPR)方法对其进行归一化.本研究以2型糖尿病数据集为例,提出一种改进的Spectrum算法.首先,使用基于特征加权的相似度矩阵,避免忽视每个样本/特征所对应的不同特征值大小在该样本中所占据的权重;其次,将拉普拉斯矩阵替换为Hessian矩阵,避免传统谱聚类的灵敏度问题,将ISODATA聚类算法代替原本的K-means算法,有效地调整聚类中心数K.试验结果表明,GMPR+改进Spectrum在2型糖尿病中的标准化互信息(NMI)为0.423,戴维森堡丁指数(DBI)为4.751,Calinski-Harabasz指标(CH)为25.541,兰德指数(RI)为0.835,调整兰德指数(ARI)为0.019,较改进前的效果有所提升,并且该算法可以识别出不同类型患病人群在肠道菌群上的结构差异,挖掘出肠道微生物组的关键细菌.
文献关键词：
肠道菌群;相似度矩阵;拉普拉斯矩阵;聚类;2型糖尿病
中图分类号：
作者姓名：
任玉艳;熊馨;贺建峰
作者机构：
浙江长征职业技术学院护理与健康学院,杭州 310012;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]任玉艳;熊馨;贺建峰-.基于改进Spectrum的肠道菌群聚类算法研究)[J].激光生物学报,2022(05):440-449
A类：
GMPR,GMPR+
B类：
Spectrum,肠道菌群,群聚,聚类算法,算法研究,重大疾病,疾病相关,不同条件下,零膨胀,几何平均,糖尿病数据,集为,特征加权,相似度矩阵,拉普拉斯矩阵,Hessian,谱聚类,ISODATA,means,聚类中心,心数,互信息,NMI,戴维森堡丁指数,DBI,Calinski,Harabasz,CH,兰德,ARI,进前,结构差异,挖掘出,肠道微生物组
AB值：
0.386291
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
