三维微阵列数据的多目标进化聚类

刘军万; 李舟军; 陈义明

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三维微阵列数据的多目标进化聚类

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聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中.在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中,挖掘三维聚类成为当前的热门研究课题.3D聚类过程经常需要对多个相互冲突的目标进行优化,而且进化算法以其强大的探寻能力成为高维搜索空间中非常有效的搜索方法.本文基于多目标进化计算方法提出一个新的3D聚类算法MOE-TC,以挖掘GST数据中的3D聚类.现实微阵列数据上的实验验证结果充分说明了本文算法的有效性.

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来源
《计算机工程与科学》 |2008年第12期|128-130|共3页
作者
刘军万; 李舟军; 陈义明;
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作者单位

国防科技大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

中南林业科技大学计算机科学学院;

湖南;

长;

沙410004;

国防科技大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

北京航空航天大学计算机学院;

北京;

100083;

国防科技大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

湖南农业大学信息科学技术学院;

湖南;

长沙;

410128;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;信息处理（信息加工）;
关键词
三维微阵列; 三维聚类; 多目标进化; 双聚类; 数据挖掘;

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