Absfract-Under de senaste åren har flera hiclustering metoder föreslagits för att identifiera l&al mönster i genuttrycksdata. De flesta av dessa algoritmer representerar giriga strategier som är heuristiska i naturen: en ungefärlig lösning hittas inom rimlig tid hundar. Kvaliteten på en bihopning anses dock ofta vara viktigare än den beräkningstid som krävs för att generera den. I detta dokument behandlas därför frågan om ytterligare resurser i drift kan utnyttjas för att förbättra resultatet av de ovan nämnda giriga algoritmerna. I detta syfte föreslår vi en allmän ram som bäddar in sådana histrande metoder som lokala sökprocedurer i en evolutionär algoritm. Vi visar på ett framträdande exempel att detta tillvägagångssätt leder till betydande förbättringar av kvaliteten på biklustren jämfört med enbart tillämpningen av den giriga strategin.
Bleuler m.fl. REF föreslår en evolutionär algoritmram som bäddar in en girig strategi.
An EA framework for biclustering of gene expression data
{'venue': 'Proceedings of the 2004 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.04TH8753)', 'journal': 'Proceedings of the 2004 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.04TH8753)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}