林斯达
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：广东医学院公共卫生学院更多>>
- 发文基金：广东省教育部产学研结合项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多目标人工蜂群双聚类算法在基因表达数据中的应用研究被引量：2
- 2016年
- 基于多目标优化的双聚类算法能够同时优化均方残差和尺寸等多个相互冲突的目标,更好地挖掘出均方残差较小、尺寸较大的双聚类,提出了一个多目标人工蜂群双聚类算法.该方法首先采用组信息对蜜源进行编码,然后使用2种交叉和1种变异操作分别实现算法的局部搜索和全局搜索,最后根据非劣排序和拥挤距离对外部档案进行修剪.在2套真实的基因表达数据集上进行实验,结果表明:与其他公开算法相比,多目标人工蜂群双聚类算法具有较好的收敛性和种群多样性,同时挖掘出具有显著生物意义的双聚类.
- 林勤薛云林斯达何明清
- 关键词：基因表达数据多目标优化人工蜂群
- 面向微阵列基因数据的基于PA指标双向聚类算法
- 2014年
- 针对目前双聚类算法很少考虑所得聚类结果整体的划分质量问题,提出一种基于PA指标的双聚类算法。该算法选定一种衡量所有簇划分效果的PA指标来构造双聚类的模型,运用启发式贪心策略,通过迭代增删行列的方式挖掘出划分效果较高的几个双聚类。将所提算法与CC、FLOC算法进行算法性能的比较。实验结果表明,该算法能获得更好的结果。这说明该算法更能挖掘出具备既有统计意义又有生物意义的局部模式。
- 林勤林斯达朱文敏
