Genetic algorithm; Data clustering; Heteroscaled data set; Cluster analysis; K-means clustering; Scattered data set;
机译:基于相似性的属性加权方法,通过聚类算法在不平衡医疗数据集分类中
机译:通用非球面数据集基于属性加权Mercer核的模糊聚类算法
机译:SMP节点和工作站集群上并行算法的并行编程模型与基于图块的大型生物数据集新方法并行分析
机译:基于加权遗传算法的多尺度数据集聚类方法
机译:MICA:基于遗传算法,齐普夫定律和马尔可夫模型的基于语料库的音乐算法合成的混合方法
机译:大型生物数据集基于新图块的并行编程模型对SMP节点和工作站集群的并行算法进行分析
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。