机译:一种基于数据转换方法的新型聚类算法
Islamic Azad Univ, Qazvin Branch, Young Researchers & Elite Club, Qazvin, Iran;
Islamic Azad Univ, Qazvin Branch, Young Researchers & Elite Club, Qazvin, Iran;
Univ Washington, Sch Sci Technol Engn & Math STEM, Bothell, WA USA;
Univ Tehran, Dept Comp Sci, Coll Sci, Tehran, Iran;
Data mining; Clustering; K-means; Data transformation; Silhouette; Transformed K-means;
机译:基于关系的数据的聚类算法的两种方法
机译:用于桥梁健康监测的数据挖掘算法:Kohonen聚类和LSTM预测方法
机译:探索性数据分析的视觉方法:对算法聚类趋势的视觉评估调查(算法
机译:基于密度的数据流聚类算法比较研究:微聚类方法
机译:基于自适应共振理论和智能控制的新型聚类,双聚类算法。
机译:基于长非编码RNA表达的数据挖掘算法类型2糖尿病预测:四种数据采矿方法的比较
机译:图4:(a)一种保守序列,其发生在芯片-SEQ数据集中的46,264个结合位点峰值中的79倍。说明了这种保守序列的突变分布,其中'_'表示该碱度不变; del表示此基础丢失; INS X表示新的基础X插入此基础前面。 (b)列出了几种重复的元素模式。 (c)在第一栏中,示出了由MEME芯片工具(Machanick&Bailey,2011)开采的前五个DNA主题。由CFSP算法发现的相应保守序列列于第二列中。在第三列中,列出了从突变信息转换的特定位置的评分矩阵。 MEME主题与PSSM格式的相似性与PSSM格式之间的相似性通过邮票图章比较工具(Mahony&Benos,2007)计算。这些对相似性的电子值显示在第四列中。 (d)在由GKMSVM描述符聚集的每个组中选择了一个图案,下面列出了CFSP算法的相应主题。 (e)从https://www.encodeproject.org收集的,有附加数据集(文件no:cernff100grl,cenf616irl,conf8.20cer,target:srebf1)。使用MEME工具在每个文件中选择前两个图案,并且我们的算法发现的相应主题如下所示。
机译:基于模型的基因表达数据聚类和数据转换