采用自由能方法預測RNA二級結構時, 如何精確有效地從次優結構中篩選出真實的二級結構成為RNA結構預測中的關鍵。采用聚類技術對次優結構集合進行分析, 可有效地提高預測結果的精度。本文利用RBP分數矩陣, 提出一種基于增量中心候選集的改進k-medoids算法。它將隨機選擇初始中心并進行首次劃分后以中心候選集逐一擴展的方式進行中心輪換, 以降低算法的復雜度。實驗表明, 該算法能取得更高的CH值, 且能有效地縮短計算時間。
