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【24h】

CLUSTERING CONCEPTS USING FOR SEPARATED RANDOM DATA AND MATLAB

机译:使用分离的随机数据和MATLAB的聚类概念

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摘要

Data mining is very vast area for research vast amount of data have been collected from biological science. Many researchers worked on in this area from different concepts and techniques. This paper presents the clustering concepts to solve the biological problem. In biological science protein sequences are complicated. So remove the complexity of dataset and create separated the random data. So in this paper uses the k-mean algorithm, MERPOS for protein data set, and MATLAB tool for protein analysis as data matrix form. Unsupervised learning is essentially a synonym for clustering.
机译:数据挖掘是一个非常广阔的研究领域,已经从生物科学中收集了大量数据。许多研究人员从不同的概念和技术进行了研究。本文提出了聚类的概念来解决生物学问题。在生物科学中,蛋白质序列很复杂。因此,消除数据集的复杂性并创建分离出的随机数据。因此,本文将k-mean算法,MERPOS用于蛋白质数据集,并将MATLAB工具用于蛋白质分析作为数据矩阵形式。无监督学习本质上是集群的同义词。

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