| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Hybrid Unsupervised/Supervised Virtual Reality Spaces for Visualizing Gastric and Liver Cancer Databases: An Evolutionary Computation Approach (PDF, 442 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Barton, Alan; Rechercher : Valdés, Julio |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | The 17th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems (ISMIS 2008), May 20-23, 2008, Toronto, Canada |
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| Résumé | Cet article traite d'une approche d'optimisation multi-objective appliquée au calcul d'espaces de réalité virtuelles informatiques en vue de la représentation visuelle de structures relationnelles (p. ex., des bases de données), de la connaissance symbolique et d'autres objectifs dans le contexte de l'exploration de données et de la découverte de connaissances. On y discute de procédures fondées sur le calcul évolutionnaire. On a utilisé particulièrement l'algorithme NSGA-II comme cadre pour une instance de cette méthodologie, ce qui a permis de minimiser l'erreur de Sammon relative aux mesures de dissimilarité et l'erreur moyenne calculée par validation croisée d'un classificateur de structure k-nn. L'approche proposée est illustrée au moyen de deux exemples de données génomiques sur le cancer (c.-à-d. cancer gastrique et cancer du foie) en construisant des espaces de réalité virtuelle résultant d'une optimisation multiobjective. Des solutions sélectionnées le long de l'approximation du front de Pareto sont utilisées comme fonctions transformées non linéairement pour les nouveaux espaces, qui compromettent la préservation de la structure de similarité (du point de vue de la reconnaissance non supervisée) et la séparabilité des classes (du point de vue de la reconnaissance supervisée des formes). La possibilité de générer une gamme de solutions entre ces deux objectifs importants constitue un avantage pour le processus de découverte des connaissances et de compréhension des données. La qualité de l'ensemble de solutions découvertes est supérieure à celle des solutions obtenues séparément, du point de vue de l'exploration des données visuelles. |
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| Date de publication | 2008 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 49896 |
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| Numéro NPARC | 8913854 |
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| Identificateur de l’enregistrement | a0001408-8da6-47f1-a170-89b1eb6603b5 |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-08-12 |
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