【摘 要】
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当前,信息技术和新一代基因测序技术的发展,提供了海量的公共卫生数据,如何使用合适的数据挖掘技术探索数据包含的潜在信息,是当前的研究热点。通过对集成聚类方法在公共卫生领域进行研究,发现目前两个亟待解决的关键问题:提高聚类精度和聚类数的选择。在局部加权集成聚类和一致性聚类的基础上,针对上述两个问题,分别提出了二次加权集成聚类算法（DWEC）和多维度集成聚类算法（MCC）。首先,二次加权集成聚类算法根据
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61672210）；
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当前,信息技术和新一代基因测序技术的发展,提供了海量的公共卫生数据,如何使用合适的数据挖掘技术探索数据包含的潜在信息,是当前的研究热点。通过对集成聚类方法在公共卫生领域进行研究,发现目前两个亟待解决的关键问题:提高聚类精度和聚类数的选择。在局部加权集成聚类和一致性聚类的基础上,针对上述两个问题,分别提出了二次加权集成聚类算法（DWEC）和多维度集成聚类算法（MCC）。首先,二次加权集成聚类算法根据信息熵理论,从簇的维度加权被视为第一次加权。根据局部加权方法得出每个基聚类的相似性矩阵,将集成问题转换为凸优化问题,再通过块坐标下降算法得出最佳的相似性矩阵,使用K-Means算法,得出最终的划分结果。在10个UCI公开数据集和经典的集成聚类方法对比实验中,DWEC方法的聚类精度最佳。在TCGA数据库的5种癌症亚型分析中,DWEC方法的聚类结果与其他方法相比,不同亚型间有更大的生存差异。因此,本研究提出的DWEC方法可以提高公共卫生数据的聚类精度。然后,多维度一致性聚类算法提出了随机聚类集的概念,并且通过二次聚类在随机聚类集中引入了基于密度的聚类算法,将一致性矩阵转化为一致性指数以便与轮廓系数结合,计算出多维度聚类指数（MCI）,最终将MCI作为不同聚类数聚类质量的度量。对人工生成的5个数据集进行实验,与其它主流的4种方法相比,可以更有效的找到最佳聚类数。通过预期寿命数据集将世界各国根据公共卫生政策分为3类,与其他方法相比更加合理。本研究针对公共卫生数据数据类型复杂、数据维度高的特点提出的DWEC和MCC算法,为公共卫生数据的聚类分析提供了更有效的方法。
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