说明：应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果，选出的基因子集有利于后续样本分类，但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性，从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集，本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...
说明：聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法 ,已广泛应用于数据挖掘 、图像处理、计算机视觉 、生物信息和文本分析中。聚类算法就是将一组分布未知的数据进行分类, 其目的是寻找隐藏在数据中的结构, 并按照某种相似程度的度量, 尽可能地使具有相同性质的数据归于同一类 作为经典k-means算法的一个变种，具...
说明：应用背景fffeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee AW ayrrybryk50y4ik4y几种算法通用 ； ；和技术已经开发了用于图像分割。为了是有用的，这些技术必须结合特定领域的具体知识，以有效地解决域的分割问题。阈值[...
说明：最详细的k_means程序，采用matlab语言编写，进行了优化，可以自行选择聚类中心的个数，对聚类结果进行染色查看。
说明：聚类算法根据节点的能量和距离对节点进行排序，选择簇首。