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聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中。在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中，挖掘三雏聚类成为当前的热门研究课题。3D聚类过程经常需要对多个相互冲突的目标进行优化，而且进化算法以其强大的探寻能力成为高维搜索空间中非常有效的搜索方法。本文基于多目标进化计算方法提出一个新的3D聚类算法MOE-TC，以挖掘GST数据中的3D聚类。现实微阵列数据上的实验验证结果充分说明了本文算法的有效性。