摘要:
双聚类是微阵列基因表达数据分析中很实用的一种数据挖掘技术,它是一种同时对微阵列基因和条件进行聚类的方
法,用来挖掘基因子集在条件子集下所体现出来的生物模式。传统的双聚类算法对于庞大的基因表达数据处理效率很弱,考
虑在jMetal平台上实现基因表达数据的双聚类的一种新的研究方法及思路。同时考虑加入并行策略,提高算法的效率。在酵
母啤酒细胞基因表达集和人类B-细胞两个标准数据集上对两个算法进行实验验证,表明所提出算法比其他多目标双聚类算
法呈现出更好的优越性。
中图分类号:
王丽美,蔡剑锋,钟一文,彭富强. 基于并行的非支配排序遗传Ⅱ算法优化双聚类[J]. J4, 2014, 13(12): 15-20.
WANG Limei,CAI Jianfeng,ZHONG Yiwen,PENG Fuqiang. Optimization Biclustering Algorithm Based on Parallel Non-Dominated
Sorting Genetic AlgorithmⅡ[J]. J4, 2014, 13(12): 15-20.