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Multiobjective optimization of cluster measures in Microarray Cancer data using Genetic Algorithm Based Fuzzy Clustering

机译:基于遗传算法的模糊聚类在微阵列癌症数据聚类测量中的多目标优化

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摘要

The field of biological and biomedical research has been changed rapidly with the invention of microarray technology, which facilitates simultaneously monitoring of large number of genes across different experimental conditions. In this report a multi objective genetic algorithm technique called Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA) - II based approach has been proposed for fuzzy clustering of microarray cancer expression dataset that encodes the cluster modes and simultaneously optimizes the two factors called fuzzy compactness and fuzzy separation of the clusters. The multiobjective technique produces a set of non-dominated solutions. This approach identifies the solution i.e. the individual chromosome which gives the optimal value of the parameters.
机译:随着微阵列技术的发明,生物和生物医学研究领域已发生了迅速的变化,该技术促进了在不同实验条件下同时监测大量基因。在本报告中,针对微阵列癌表达数据集的模糊聚类,提出了一种称为非支配排序遗传算法(NSGA)-II的多目标遗传算法技术,该方法对聚类模式进行编码,同时优化了两个因素,即模糊紧实度和模糊集群的分离。多目标技术产生了一组非支配解。该方法识别解决方案,即给出参数最佳值的单个染色体。

著录项

  • 作者

    Kushwaha Shreeram;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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