20、MOSCFRA：用于同时聚类和基因排序的多目标遗传方法

MOSCFRA：用于同时聚类和基因排序的多目标遗传方法

在当今的分子生物学和生物技术研究领域，微阵列技术的发展使得我们能够获取大量基因在不同生物实验时间点的表达水平数据。这些数据蕴含着丰富的生物信息，通过对其进行分析，我们可以发现疾病的遗传背景、了解基因的特征，以及推断未知基因的生物学作用。然而，处理和分析这些海量数据并非易事，尤其是在同时进行样本聚类和基因排序时，更是面临着巨大的挑战。本文将介绍一种新的多目标遗传方法——MOSCFRA，用于同时解决样本聚类和基因排序的问题。

1. 背景知识

• 微阵列数据 ：微阵列技术生成的基因表达数据以矩阵形式呈现，其中行和列分别对应样本和基因。每个元素代表特定基因在特定条件下的表达水平。分析这些数据有助于发现数据中的模式关系、对基因进行分组，并分析新基因的特征。
• 聚类 ：聚类是将对象集合划分为多个子集的过程，同一子集中的对象相似，不同子集的对象相异。聚类是一种无监督学习方法，常用于数据挖掘和统计分析。常见的聚类算法包括层次聚类、划分聚类、密度聚类和网格聚类等。此外，聚类结果的评估也非常重要，这涉及到聚类有效性的概念。
• 基因排序 ：基因选择是一个组合问题，基因排序通过为每个基因赋予权重或排名，来衡量其区分不同样本类别的能力。常见的基因排序方法包括基于包装器的方法和过滤方法，以及梯度下降和AdaBoost等启发式方法。

2. 多目标优化

在实际工程问题中，往往存在多个相互冲突的目标，如最小化成本和最大化性能。传统的遗传算法不能直接应用于多