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面向癌症基因数据的集成聚类算法研究

一、引言

随着人类基因组学和生物信息学的发展，癌症基因数据的研究已成为当前医学领域的重要课题。通过对癌症基因数据的分析和挖掘，可以为肿瘤的诊断、预后评估以及个性化治疗提供有力支持。然而，癌症基因数据通常具有高维、高噪、结构复杂等特点，如何有效地进行数据处理和分析成为了亟待解决的问题。本文将探讨面向癌症基因数据的集成聚类算法研究，旨在提高癌症基因数据的处理效率和准确性。

二、癌症基因数据的特点与挑战

癌症基因数据具有高维性、高噪性和复杂性等特点，这给数据分析和处理带来了极大的挑战。首先，基因数据通常具有成千上万的特征，这些特征之间可能存在复杂的相互关系。其次，