Genetic Algorithms Applied to Multi-Class Clustering for Gene Expression Data

来源 :基因组蛋白质组与生物信息学报：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：glacier000

【摘要】

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A hybrid GA (genetic algorithm)-based clustering (HGACLUS) schema, combining merits of the Simulated Annealing, was described for finding an optimal or near-opt

【作者】

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HaiyanPan JunZhu DanfuHan

【机构】

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InstituteofBioinformatics,DepartmentofMathematics

【出处】

：

基因组蛋白质组与生物信息学报：英文版

【发表日期】

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2003年4期

【关键词】

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混合遗传法则基因表达 HGACLUS 基因序列基因突变染色体重组数值模拟 genetic algorithms gene expression cl

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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

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