基于智能优化计算的双聚类算法研究

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1、基于智能优化计算的双聚类算法研究作者姓名田小龙导师姓名、职称李阳阳副教授一级学科电子科学与技术二级学科电路与系统申请学位类别工学硕士提交学位论文日期2014年12月学校代码10701学号1202120852分类TN82号TP18密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于智能优化计算的双聚类算法研究作者姓名：田小龙一级学科:电子科学与技术科：二级学科：电路与系统学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：李阳阳副教授提交日期：2014年12月AStudyofBiclusteringBasedonIntelligenceOptimizationAthesissubmittedtoXIDIANU

2、NIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicScienceandTechnologyByTianXiaolongSupervisor:LiYangyangDecember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机

3、构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人

4、签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要在数据挖掘分析中，聚类技术是一种特别重要的工具，通过该技术，可以将数据集分成一些簇或类，使得这些类符合给定的指标，通过分出的类来了解数据的分布结构，进而对生产生活做出指导。随着技术的不断发展，数据不断积累，人们对数据的分析技术也不断提高，产生了大量对这些数据进行分析的聚类技术。在生物基因学研究方面，随着微阵列技术的快速发展，获取到的基因表达数据的维度也逐渐增大，这里所指的维度是指基因表达数据的行数和列数，由于这些数据的稀疏性以及高维性，再使用老方法进行分析，会遇到巨大挑战。双聚类技术是近年来兴起的一门新技术，该技术是一种二维聚类技术，它分别对二维

5、矩阵的行和列同时进行聚类，对矩阵局部进行搜索，旨在发现高维数据的局部模式。通过双聚类技术发现的簇是行子集和列子集的组合，是二维数据矩阵的一个子矩阵，簇中包含的基因在所包含的条件集合下呈现高度的相关性。本论文所做的工作如下：1.对传统聚类技术的特点以及双聚类技术的常用的搜索策略进行了总结。在论文中，首先讨论了传统聚类算法的特点，并对传统方法进行了归类介绍，对个别经典的算法进行了较为详细的分析。在历史中，那些经典算法曾经对数据挖掘发挥了重要作用，但随着数据维度增高，一些新的问题不断出现，传统算法出现了严重的不足。双聚类克服了传统算法在高维数据分析中的不足，能够对高维数据进行有效分析。论

6、文详细介绍了双聚类技术常用的几种搜索策略和几种经典的双聚类技术，并分析了各自的优缺点。群体智能优化算法是一种基于随机搜索策略的进化搜索技术，论文分析了群体智能优化在基因表达数据分析中应用的可能性，并介绍了常用到的一些智能优化算法。2.本文研究了粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法在基因表达数据分析中的应用，并以二进制版PSO作为基本框架，提出了一种基于模式驱动搜索的二进制PSO算法。粒子群优化是一种基于进化搜索策略的群体智能优化算法，该算法编程实现的时候比较简单，不需要一定的数学背景知识，但是基于进化搜索策略的算法在搜索效率上并不占优势，需要

7、引入其他算子提高算法的局部搜索能力。模式驱动算子是一种利用基因表达数据自身轨迹信息进行搜索的算法，该算子的引用，改善了PSO算法的局部搜索能力，缩小了搜索空间，改善了算法的性能。I西安电子科技大学硕士学位论文3.本文改进了Mitra等提出的多目标双聚类算法，提出了一种新的多目标优化双聚类算法，该算法以NSGA-II为框架，对Cheng和Church的贪婪搜索算法和模式驱动算法进行了整合，以改善算法的性能。对基因表达数据进行分析时，常要考虑多个优化目标，而这些目标通常又