Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Affinity Propagation Enhanced by Estimation of Distribution Algorithms
Año:2011
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
Tumor classification based on gene expression data can be applied to set appropriate medical treatment according to the specific tumor characteristics. In this paper we pro- pose the use of estimation of distribution algorithms (EDAs) to enhance the performance of affinity propagation (AP) in classification problems. AP is an efficient clustering algorithm based on message-passing methods and which automatically identifies exemplars of each cluster. We introduce an EDA-based procedure to compute the preferences used by the AP algorithm. Our results show that AP performance can be notably improved by using the introduced approach. Furthermore, we present evidence that classification of new data is improved by employing previously identified exemplars with only minor decrease in classification accuracy.
Internacional
Si
Nombre congreso
13th annual conference on Genetic and evolutionary computation (GECCO'11)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Dublin, Ireland
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4503-0557-0
DOI
Fecha inicio congreso
12/07/2011
Fecha fin congreso
16/07/2011
Desde la página
331
Hasta la página
338
Título de las actas
Proceedings of the 13th annual conference on Genetic and evolutionary computation
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Roberto Santana
  • Autor: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
  • Autor: Pedro Maria Larrañaga Mugica (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE GROUP
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de tecnología Biomédica CTB
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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