50、基因表达模式聚类分析与视觉注意力模型

基因表达模式聚类分析与视觉注意力模型

一、基于PCA和SOMs的基因表达模式聚类分析

1.1 确定聚类数量

传统的主成分分析（PCA）常用于捕捉原始数据的聚类结构以提高聚类分析性能。在我们提出的算法中，PCA方法用于确定自组织映射（SOMs）聚类分析中的聚类数量K。

PCA能反映所有变量（基因）的分布，因为所有变量在主成分方向上有最大投影长度，且相应的方差能表示每个主成分方向上的信息大小。通过PCA处理可以识别微阵列数据中基因表达模式的分布，但不够详细。当给定置信截断值Θ时，基因表达模式的数量K可通过计算方差大于截断值Θ的数量来确定：
[K = \sum_{i=1}^{N} \Gamma_i]
其中N是主成分的数量，
[\Gamma_i =
\begin{cases}
1, & Var_i \geq \Theta \
0, & otherwise
\end{cases}]

1.2 PCA - SOMs聚类分析算法

基因聚类分析的目标是提取微阵列数据中基因表达水平的基本模式。已有多种聚类分析方法，如层次聚类、贝叶斯聚类、k - 均值聚类和自组织映射等。相比之下，SOMs具有更好的计算特性，更适合基因表达模式的聚类分析。

我们的算法采用基于SOMs的聚类分析方法（SOMs - CA），但该方法应在PCA的指导下应用。具体步骤如下：
1. 初始化参数 ：初始化置信截断参数Θ和停止条件参数τ。
2. 数据预处理 ：对原始微阵列数据进行预处理，