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evolutionary fuzzy clustering algorithm with knowledge-based evaluation and applications for gene expression profiling

引用

JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND THEORETICAL NANOSCIENCE 2005年第4期2卷 524-533页

作者： Park, HS Yoo, SH Cho, SB Yonsei Univ Dept Comp Sci Seoul 120749 South Korea

In microarray data analysis, clustering is a method that groups thousands of genes by their similarities of expression levels, helping to analyze gene expression profiles. This method has been used for identifying unknown functions of genes. The fuzzy clustering method assigns one sample to multiple groups according to their degrees of membership. This method is more appropriate for analyzing gene expression profiles, because a single gene might be involved in multiple functions. General clustering methods, however, have problems in that they are sensitive to initialization and can be trapped into local optima. To overcome these problems, we propose an evolutionary fuzzy clustering method with knowledge-based evaluation. The proposed method uses a genetic algorithm for clustering and prior knowledge of experimental data for evaluation. We have performed experiments to show the usefulness of the proposed method with yeast cell-cycle and SRBCT datasets.

关键词： evolutionary fuzzy clustering knowledge-based evaluation gene expression profiles microarray data analysis

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