[发明专利]一种适用于木聚糖酶氨基酸相互作用网络聚类的S‑FCM算法

摘要

本发明公开了一种适用于木聚糖酶氨基酸相互作用网络聚类的S‑FCM算法，属于计算机应用技术领域。本发明方法针对FCM算法的参数依赖性强和对初始聚类中心敏感的缺陷作出改进。S‑FCM算法首先引入了基于密度的数据预处理方法，使其可以根据输入的木聚糖酶氨基酸相互作用网络自身的密度特性来获取初始聚类中心以及分类数目，保证聚类结果的可靠性。其次，考虑氨基酸的序列特征对聚类结果的影响，在距离特征的基础上加入了氨基酸的序列特征，这提高了聚类的精确度。本发明方法在FCM算法的基础上，针对该算法的一些缺陷做出改进，并对木聚糖酶氨基酸相互作用网络进行聚类，为从社团的角度研究蛋白质的稳定性提供了一个新的途径。

主权项

一种适用于木聚糖酶氨基酸相互作用网络聚类的S‑FCM算法，算法流程如下：(1)基于密度的数据预处理方法选定初始聚类中心以及分类数目计算并根据木聚糖酶氨基酸相互作用网络中每个氨基酸节点的局部密度以及与其它氨基酸节点的距离，确定被具有低局部密度的邻居点包围，且与高密度的其他点有相对较大的距离的类簇中心，类簇中心的个数即为分类数目。通过对数据进行预处理，获得反映数据空间密度分布特征的代表点。所计算的氨基酸节点之间的距离作为S‑FCM算法的距离特征向量。(2)加入氨基酸序列特征作为新的分类标准计算木聚糖酶氨基酸序列中每个氨基酸与其它氨基酸相互影响的概率，作为算法的序列特征向量。(3)构建目标函数方程基于距离特征与序列特征建立目标函数方程，根据已经确定好的初始聚类中心以及分类数目计算目标函数的极小值。得到隶属度矩阵，确定聚类结果。