論文の概要: Biclustering Algorithms Based on Metaheuristics: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16241v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 12:16:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 22:11:05.901425
• Title: Biclustering Algorithms Based on Metaheuristics: A Review
• Title（参考訳）: メタヒューリスティックスに基づくバイクラスタ化アルゴリズム
• Authors: Adan Jose-Garcia, Julie Jacques, Vincent Sobanski, Clarisse Dhaenens
• Abstract要約: Biclusteringは、データマトリックス内の行と列を同時にクラスタする、教師なしの機械学習技術である。 重要な双クラスターを見つけることは最適化問題として定式化できるNPハード問題である。 複雑な最適化問題を妥当な時間で解く探索能力のために、様々なメタヒューリスティックが双クラスタリング問題に適用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biclustering is an unsupervised machine learning technique that simultaneously clusters rows and columns in a data matrix. Biclustering has emerged as an important approach and plays an essential role in various applications such as bioinformatics, text mining, and pattern recognition. However, finding significant biclusters is an NP-hard problem that can be formulated as an optimization problem. Therefore, different metaheuristics have been applied to biclustering problems because of their exploratory capability of solving complex optimization problems in reasonable computation time. Although various surveys on biclustering have been proposed, there is a lack of a comprehensive survey on the biclustering problem using metaheuristics. This chapter will present a survey of metaheuristics approaches to address the biclustering problem. The review focuses on the underlying optimization methods and their main search components: representation, objective function, and variation operators. A specific discussion on single versus multi-objective approaches is presented. Finally, some emerging research directions are presented.
• Abstract（参考訳）: biclusteringは教師なしの機械学習技術で、行と列を同時にデータマトリックスにまとめる。 ビクラスタリングは、バイオインフォマティクス、テキストマイニング、パターン認識など、様々な応用において重要な役割を担っている。 しかし、重要な双クラスターを見つけることは最適化問題として定式化できるNPハード問題である。 したがって、複雑な最適化問題を合理的な計算時間で解く探索的能力があるため、異なるメタヒューリスティックスがバイクラスタ問題に適用されている。 ビクラスタリングに関する様々な調査が提案されているが、メタヒューリスティックスを用いたビクラスタリング問題に関する包括的調査は行われていない。 本章では,二重クラスター問題に対するメタヒューリスティックスアプローチに関する調査を行う。 本総説では,表現,目的関数,変動演算子など,基礎となる最適化手法とその主な探索成分について述べる。 単目的と多目的のアプローチに関する具体的な議論を紹介する。 最後に、新たな研究の方向性を示す。

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