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基于规则的正常肝细胞和癌损肝细胞核苷酸序列分类器分析
数据挖掘是在大型关系数据库中数十个字段之间寻找相关性或模式的过程。聚类算法,用于查找对象组,使组中的对象彼此相似(或相关),而与其他组中的对象不同(或不相关)。本文包括正常肝细胞和癌影响细胞两个数据库。每个字符变量被赋予数字,其对应的序列对组合表示在一个图中。本文尝试借鉴基于FSA红算法和apriori算法的关联分类规则,对DNA基因肝癌数据集和正常肝细胞数据进行分析,并应用该算法对基因数据集进行无关联分类。将T替换为u后,根据查找频繁模式的执行时间和内存效率进行比较。以图形方式展示了提取的规则和分析结果。根据DNA序列数据集的不同实例数和置信度,分析了该算法的性能。
马伊尔瓦加南,拉贾玛尼