21、MOSCFRA与多关系学习框架在生物医学中的应用

MOSCFRA与多关系学习框架在生物医学中的应用

在生物医学领域，数据分析和知识挖掘对于解决实际问题至关重要。本文将介绍两种不同的方法：MOSCFRA多目标遗传算法和多关系学习框架，它们分别在基因聚类和辅助生殖技术方面发挥着重要作用。

MOSCFRA多目标遗传算法

MOSCFRA是一种用于同时进行聚类和基因排名的多目标遗传算法。它基于NSGA - II多目标框架，通过一系列操作来优化聚类和基因排名结果。

算法操作流程

1. 更新聚类中心 ：根据样本值的均值更新聚类中心，新的聚类中心用于更新染色体。
2. 交叉操作 ：种群中的每个染色体分为基因权重部分和聚类中心部分。特征部分使用均匀交叉，聚类中心部分使用单点交叉，两者使用相同的交叉概率（Cp）。交叉操作后，一对父染色体产生一对子代染色体，父代种群生成相同大小的子代种群，用于后续的变异过程。
3. 变异操作 ：使用非常小的变异概率（Mp）。若发生变异，将变异位的实际值替换为[0, 1]之间的随机值，因为数据集已进行归一化处理。该技术同时应用于染色体的基因权重和聚类中心部分。
4. 选择、精英保留和终止 ：采用二进制锦标赛选择，结合拥挤度和排名比较方法。一代的交叉和变异操作完成后，将子代种群与父代种群合并，从合并种群中选择非支配染色体，创建相同大小的新种群用于下一代。这一特性称为精英保留，可确保过程更快收敛。NSGA - II运行固定代数，该代数由用户指定以终止过程，终止后会得到最后一代的一组非支配解