Sammanfattning I denna artikel presenteras en effektiv K-medicinsk klusteralgoritm (oövervakad) för prototypval och Supervisad K-medicinsk (SKM) klassificeringsteknik för proteinsekvenser. För sekvensdatamängder kan en mediansträng/sekvens användas som representant för klustret/gruppen. I K-medicinsk klusterteknik genereras ett önskat antal kluster, K, var och en representerad av en mediansträng/sekvens, och dessa mediansekvenser används som prototyper för att klassificera den nya/testsekvensen, medan mediansekvensen i varje grupp/klass av märkta proteinsekvenser bestäms och uppsättningen mediansekvenser används som prototyper för klassificeringsändamål. Det har visat sig att K-medianernas klusterteknik överträffar den ledande tekniken och även SKM:s klassificeringsteknik presterar bättre än motivbaserad metod för de datamängder som används. Vi använder också en enkel teknik för att minska tids- och rymdbehoven vid proteinsekvensklustring och klassificering. Under tränings- och testfasen bestäms likhetsvärdet mellan ett par sekvenser genom att välja en del av sekvensen istället för hela sekvensen. Det är som att välja en delmängd av funktioner för sekvensdatauppsättningar. De experimentella resultaten av den föreslagna metoden på K-mediciner, SKM och Nearest
En tillämpning av k-median metod ses i kluster och klassificering av proteinsekvenser REF.
Efficient median based clustering and classification techniques for protein sequences
{'venue': 'Pattern Analysis and Applications', 'journal': 'Pattern Analysis and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}