基于粒子群算法的基因表达谱聚类分析方法

李梁; 陈佳瑜

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基于粒子群算法的基因表达谱聚类分析方法

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双向聚类算法可以发现基因表达谱中隐藏的信息。为了寻找规模较大的基因相似矩阵,结合粒子群算法强大的搜索能力,提出了GP-Cluster双向聚类算法。基于粒子群（PSO）算法,引入Sigmoid函数进行动态调整,并在粒子飞行过程中加入了遗传算法（GA）＂优胜劣汰＂的思想,增加粒子运动的多变性和随机性,避免算法陷入局部最优。实验结果证明：相比GA算法和PSO算法,改进后的混合粒子群算法GP-Cluster能找到质量更佳的双向聚类,取得更好的聚类效果。

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来源
《重庆理工大学学报》 |2017年第2期|P.89-94|共6页
作者
李梁; 陈佳瑜;
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作者单位

重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类理论、方法;
关键词
数据挖掘; 基因表达谱; 双向聚类; 粒子群算法; 遗传算法;

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