Abstract-I de flesta mönsterigenkänning algoritmer, aminosyror kan inte användas direkt som ingångar eftersom de är icke-numeriska variabler. De behöver därför koda före inmatning. I detta avseende kartlägger biobasfunktionen ett icke-numeriskt sekvensutrymme till ett numeriskt funktionsutrymme. Det är utformat med hjälp av en aminosyra mutationsmatris. En av de viktiga frågorna för biobasfunktionen är hur man väljer den minsta uppsättningen bio-baser med maximal information. I den här artikeln beskriver vi en algoritm, kallad grovfuzzy c-medoids (RFCMdd) algoritm, för att välja de mest informativa bio-baser. Den består av en omdömesgill integration av principerna för grova uppsättningar, fuzzy uppsättningar, c-medoiderna algoritm, och aminosyra mutationsmatrisen. Medan medlemskapsfunktionen hos luddiga uppsättningar möjliggör effektiv hantering av överlappande partitioner, handlar begreppet lägre och övre gränser för grova uppsättningar om osäkerhet, vaghet och ofullständighet i klassdefinitionen. Begreppet krispig nedre gräns och luddig gräns för en klass, som introduceras i RFCMdd, möjliggör ett effektivt urval av den minsta uppsättningen av de mest informativa bio-baser. Vissa nya index införs för att kvantitativt utvärdera kvaliteten på utvalda biobaser. Effektiviteten hos den föreslagna algoritmen, tillsammans med en jämförelse med andra algoritmer, har visats på olika typer av proteindatamängder.
REF integrerade principerna för grova uppsättningar och fuzzy uppsättningar med FCMdd och föreslagna grovfuzzy c-medoids (RFCMdd) algoritm för att välja de mest informativa bio-baser.
Rough-Fuzzy C-Medoids Algorithm and Selection of Bio-Basis for Amino Acid Sequence Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}