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三维微阵列数据的多目标进化聚类
被引量：
1
1
作者
刘军万
李舟军
陈义明
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第12期128-130,共3页
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...
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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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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职称材料
题名
三维微阵列数据的多目标进化聚类
被引量：
1
1
作者
刘军万
李舟军
陈义明
机构
国防科技大学计算机学院
中南林业科技大学计算机科学学院
北京航空航天大学计算机学院
湖南农业大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第12期128-130,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60573057)
中南林业科技大学青年科学研究基金资助项目(0702613)
文摘
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。
关键词
三维微阵列
三维
聚类
多目标进化
双聚类
数据挖掘
Keywords
3D microarray
triclustering
multi-objective evolutionary
biclustering
data
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
三维微阵列数据的多目标进化聚类
刘军万
李舟军
陈义明
《计算机工程与科学》
CSCD
2008
1
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