在新兴的基因组学研究领域,基于微阵列数据来理解生物个体中成千上万个基因之间的表达网络是一项极具挑战性的任务。由于测量数据不可能达到基因数目而造成的维数问题,目前人们难以得到可信的基因网络结构。因此,为了从包含大量噪声的数据中尽可能地提取更多的生物信息,要求人们发展强有力的计算方法。现有基因分类方法的一个主要问题是需要人为地选择阈值以便把基因分成不同的簇。因此,簇的数目和基因的连接十分依赖于阈值的选