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Genetic Algorithms Applied to Multi-Class Clustering for Gene Ex-pression Data

Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2003年第4期1卷 279-287页

作者： HaiyanPan JunZhu danfuhan InstituteofBioinformatics ZhejiangUniversityHangzhou310029China DepartmentofMathematics ZhejiangUniversityHangzhou310027China

A hybrid GA (genetic algorithm)-based clustering (HGACLUS) schema, combining merits of the Simulated Annealing, was described for finding an optimal or near-optimal set of medoids. This schema maximized the clustering success by achieving internal cluster cohesion and external cluster isolation. The performance of HGACLUS and other methods was compared by using simulated data and open microarray gene-expression datasets. HGACLUS was generally found to be more accurate and robust than other methods discussed in this paper by the exact validation strategy and the explicit cluster number.

关键词： genetic algorithms gene expression clustering medoid

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