Abstract-existerande maskininlärning metoder för klassificering av DNA-sekvensen uppnå goda resultat, men dessa metoder försöker uttrycka en DNA-sekvenser som diskret multi-dimensionell vektor, så när längden på sekvenserna i DNA-sekvensdatabasen inte är fast eller det finns några utelämnade tecken, dessa metoder kan inte användas direkt. I detta dokument definierar vi det nya stödet och tillväxthastigheten för stöd för att hitta de frekventa nya mönster från DNA-sekvensdatabasen, och presentera en klassificeringsalgoritm FESP baserat på de frekventa framväxande sekvensmönster. De frekventa framväxande sekvensmönster hålla den information som tillhandahålls av ordningen av baser i gensekvenser och kan fånga interaktion mellan baser. FESP-algoritm tillämpar klassificeringsregler som konstrueras av ofta förekommande sekvensmönster för varje klass för att klassificera de nya DNA-sekvenserna. Denna metod kan arbeta på sekvenser med olika längder eller utelämnad karaktär och visar bra prestanda.
Chen och Chen Ref föreslog en klassificeringsalgoritm som betecknas som FESP (Frequent Emerging Sequence Mönster, där nytt stöd och tillväxthastighet av stödåtgärder användes för att hitta ofta förekommande mönster i DNA-sekvensdatabaser.
Emerging Patterns and Classification Algorithms for DNA Sequence
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}