정렬은 모든 살아있는 유기체가 진화와 관련되어 있다는 사실에 달려 있습니다. 이것은 진화 과정에서 서로 가까운 종의 뉴클레오티드(DNA, RNA)와 단백질 계열이 더 높은 유사성을 나타내야 한다는 것을 사용합니다. 정렬은 최대 수준의 동일성을 얻기 위해 서열을 정렬하는 단계이며, 이는 또한 서열 간의 유사도를 정의합니다. 공통 조상을 보내면 두 개의 염기서열이 상동입니다. 서열 정렬에 의해 획득된 유사성 정도는 두 서열 간의 상동 가능성을 결정하는데 유리할 수 있다. 이러한 정렬 지원은 계통수라고 하는 진화수에서 서로 다른 종의

BLAST 알고리즘은 1990년경에 NCBI(National Center for Biotechnology Information)에서 Altschul, Gish, Miller에 의해 생성되었습니다. BLAST는 서열 간의 기능적, 진화적 관계를 도출하고 유전자 패밀리의 구성원을 인식하는 데 사용됩니다. NCBI 웹사이트에는 몇 가지 일반적인 BLAST 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 내용에 따라 뉴클레오티드 및 단백질 데이터베이스로 결합됩니다. NCBI는 또한 벡터 스크리닝 데이터베이스, 여러 유기체에 대한 여러 게놈 데이터베이스

Tuple ID 전파는 가상 조인을 구현하기 위한 접근 방식으로 다중 관계 분류의 효율성을 크게 향상시킵니다. 물리적으로 관계를 연결하는 것이 아니라 대상 튜플의 ID를 대상이 아닌 관계의 튜플에 연결하여 가상으로 결합합니다. 이 방법에서 술어는 물리적 조인이 구현된 것처럼 계산될 수 있습니다. Tuple ID 전파는 유연하고 효과적입니다. ID는 적은 양의 데이터 전송과 더 많은 저장 공간만 필요로 하는 일부 두 관계 간에 간단히 전파될 수 있기 때문입니다. 이렇게 하면 작은 중복 계산으로 여러 관계의 술어를 계산할 수 있습니다

다중 관계형 클러스터링은 데이터 개체를 여러 관계의 데이터를 사용하여 유사성에 따라 클러스터 그룹으로 분할하는 단계입니다. CrossClus는 사용자 지침이 있는 교차 관계형 클러스터링을 나타냅니다. 물리적 조인을 방지하기 위해 클러스터링 및 튜플 ID 전파에서 사용자 지침을 사용하는 방법을 분석하는 다중 관계형 클러스터링 알고리즘입니다. 다중 관계 클러스터링의 주요 문제는 다중 관계에 여러 속성이 있으며 일반적으로 그 중 작은 영역만이 명확한 클러스터링 작업과 관련이 있다는 것입니다. 학생을 클러스터링할 수 있으며 속성은 학생

집합 값 특성은 동종 또는 이종 유형일 수 있습니다. 일반적으로 설정된 값 정보는 다음과 같이 일반화할 수 있습니다. 집합의 모든 값을 동등한 상위 수준 개념으로 일반화 집합의 여러 요소, 집합의 유형 또는 값 범위, 통계 데이터의 가중 평균 또는 집합에 의해 형성된 주요 클러스터를 포함하는 집합의 일반적인 동작 파생 또한 일반화는 여러 일반화 연산자를 사용하여 대체 일반화 경로를 분석하여 구현할 수 있습니다. 이 방법에서 일반화의 결과는 이종 집합입니다. 예 − 한 사람의 취미가 {테니스, 하키, 축구, 바이

통계적 공간 데이터 분석은 공간 데이터를 탐색하고 지리 데이터를 분석하는 유명한 기술입니다. 지리 통계학이라는 용어는 연속적인 지리적 영역과 관련이 있는 반면 공간 통계라는 용어는 이산 공간과 관련이 있습니다. 비공간 기록을 관리하는 통계 모델에서는 일반적으로 서로 다른 데이터 영역 간의 통계적 독립성을 고려합니다. 그러나 전통적인 데이터 세트와 달리 공간적으로 분산된 데이터 사이에는 그러한 독립성이 없습니다. 왜냐하면 실제로 공간 객체는 종종 상호 연관되거나 더 정확하게는 공간적으로 같은 위치에 있기 때문입니다. 동일한 속성입니

자동 문서 분류는 엄청난 수의 온라인 파일이 존재하기 때문에 필수적인 텍스트 마이닝 서비스입니다. 문서 검색 및 연속 분석을 지원하기 위해 이러한 레코드를 클래스로 자동 구성할 수 있는 것이 무한하지만 중요합니다. 문서 분류는 자동화된 주제 태그 지정(예:문서에 레이블 지정), 주제 디렉토리 구성, 문서 작성 스타일 식별 및 문서 세트와 관련된 하이퍼링크의 목표 정의에 사용되었습니다. 일반적인 절차는 다음과 같습니다. - 먼저 미리 분류된 파일 그룹을 학습 세트로 사용합니다. 훈련 세트는 분류 체계를 변경하기 위해 분석됩니다.

문서 클러스터링은 감독되지 않은 방식으로 파일을 구성하는 중요한 기술입니다. 문서를 용어 벡터로 나타낼 때 클러스터링 방법을 적용할 수 있습니다. 문서 공간은 수백에서 수천에 이르기까지 지속적으로 큰 차원을 가지고 있습니다. 차원의 저주로 인해 문서 공간의 의미 구조가 명확해지는 저차원 하위 ​​공간으로 문서를 먼저 투영하는 것이 합리적입니다. 저차원 의미 영역에서는 기존의 클러스터링 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 문서 클러스터링 분석에는 여러 가지 방법이 있습니다. - 스펙트럼 클러스터링 − 스펙트럼 클러스터링 방법은 먼저

통계 매개변수는 다음과 같이 하향식 그리드 기반 접근 방식에서 사용할 수 있습니다. 먼저 계층 구조 내에서 쿼리 응답 절차를 시작할 계층이 결정됩니다. 이 층은 일반적으로 적은 수의 세포를 포함합니다. 현재 레이어의 모든 셀에 대해 주어진 쿼리에 대한 셀의 관련성을 반영하는 신뢰 구간(또는 예상 확률 범위)을 계산할 수 있습니다. 상위 수준 셀의 통계 매개변수는 하위 수준 셀의 매개변수에서 간단히 계산할 수 있습니다. 이러한 매개변수에는 다음이 포함됩니다. 속성 독립 매개변수 개수 및 속성 종속 매개변수 평균, stdev(표준

COBWEB은 개체를 분류 트리에 점진적으로 포함합니다. COBWEB은 할당 경로를 따라 트리를 내려가고 개체를 정의할 최상의 호스트 또는 노드를 검색하여 메서드를 따라 카운트를 새로 고칩니다. 이 결정은 일시적으로 각 노드에서 개체를 찾고 결과 분할의 범주 유틸리티를 계산하는 데 달려 있습니다. 가장 높은 요소 효용을 가져오는 배치는 개체에 대한 최상의 호스트여야 합니다. COBWEB은 또한 개체에 대해 새 노드가 만들어지면 발생할 수 있는 파티션의 범주 유틸리티를 계산합니다. 개체가 현재 클래스에 있거나 가장 큰 범주 유틸리

CLIQUE는 고차원 영역에서 차원 성장 하위 영역 클러스터링을 위해 계획된 첫 번째 알고리즘입니다. 차원 성장 하위 영역 클러스터링에서 클러스터링 프로세스는 1차원 하위 ​​공간에서 시작하여 상위 차원 하위 ​​공간으로 증가합니다. CLIQUE는 그리드 아키텍처와 같은 각 차원을 분할하고 포함하는 여러 점을 기반으로 셀이 밀집되어 있는지 여부를 결정하기 때문입니다. 밀도 기반 및 그리드 기반 클러스터링 접근 방식의 통합으로 볼 수 있습니다. CLIQUE 클러스터링 알고리즘의 아이디어는 다음과 같습니다 - 다차원 데이터 포

PROCLUS는 Projected Clustering의 약자입니다. 일반적인 차원 축소 부분 공간 클러스터링 기술입니다. 즉, 개별 차원 공간에서 시작하는 것이 아니라 고차원 속성 영역에서 클러스터의 원래 근사치를 찾는 것으로 시작합니다. 각 차원은 각 클러스터에 대한 가중치를 생성하고 새로 고쳐진 가중치는 다음 반복에서 클러스터를 다시 생성하는 데 사용됩니다. 이것은 편리한 차원의 모든 부분 공간에서 조밀한 영역을 탐색하게 하고 더 낮은 차원의 투영된 차원에서 엄청난 수의 중첩 클러스터가 생성되는 것을 방지합니다. PROCLUS는

분할 군집화 방법은 집합과 군집 중심 간의 거리를 최소화하기 때문에 바람직합니다. k-means 방법을 선택할 수 있는 경우 장애물이 있는 경우 클러스터 중심을 사용할 수 없습니다. 예를 들어, 클러스터는 호수 중앙에 있는 것으로 판명될 수 있습니다. 즉, k-medoids 방법은 클러스터 내부의 객체를 중심으로 선택하여 문제가 발생하지 않도록 보장합니다. 새로운 medoid가 선택될 때마다 각 객체와 새로 선택된 클러스터 중심 사이의 거리를 다시 계산해야 합니다. 두 객체 사이에 장애물이 있을 수 있기 때문에 두 객체 사이의

순차 예외 기술은 인간이 유사하다고 생각되는 일련의 개체 사이에서 비정상적인 집합을 구별할 수 있는 방법을 시뮬레이션합니다. 데이터의 암시적 중복을 돕습니다. n 개체의 데이터 세트 D가 주어지면 {D1 하위 집합 시퀀스를 구성합니다. , D2 ,..., Dm }, 2 ≤ m ≤ n인 이러한 객체 중 $$\mathrm{D_{j−1}\subset D_{j}\:\:where\:D_{j}\subseteq D}$$ 시리즈의 하위 집합 간에 차이점이 평가됩니다. 이 기술은 다음과 같은 용어를 학습합니다. - 예외 설정 - 이것은 편차

무작위 알고리즘 − 무작위 샘플링 및 청사진 형태의 무작위 알고리즘은 대규모 고차원 데이터 스트림을 처리하는 데 사용됩니다. 무작위화의 필요성은 알려진 결정론적 알고리즘과 대조적으로 더 간단하고 효과적인 알고리즘으로 이어집니다. 무작위 알고리즘이 계속해서 정답을 반환하지만 실행 시간이 변경되는 경우를 라스베거스 알고리즘이라고 합니다. 이에 반해 Monte Carlo 알고리즘은 실행 시간에 한계가 있지만 실제 결과를 복원할 수는 없습니다. 일반적으로 Monte Carlo 알고리즘을 고려할 수 있습니다. 무작위 알고리즘의 중요성은 단

사용자는 최소 지원 임계값, σ 및 ε으로 표시된 이전에 바인딩된 오류를 포함하는 두 가지 입력 매개변수를 지원합니다. 들어오는 스트림은 이론적으로 w =[1/ε] 너비의 버킷으로 나뉩니다. N을 현재 스트림 길이, 즉 지금까지 본 항목 수라고 합니다. 알고리즘은 빈도가 0보다 높은 모든 요소에 대한 빈도 목록 데이터 구조가 필요합니다. 모든 항목에 대해 목록은 대략적인 빈도 수인 f와 f의 가능한 최대 오류인 ∆를 지원합니다. 다음과 같이 항목의 알고리즘 절차 버킷. 새 버킷이 도착하면 버킷의 항목이 빈도 목록에 삽입됩니다.

데이터 스트림 클러스터링은 전화 데이터, 멀티미디어 데이터, 화폐 거래 등을 포함하여 지속적으로 나타나는 데이터의 클러스터링으로 설명됩니다. 데이터 스트림 클러스터링은 일반적으로 스트리밍 알고리즘으로 취급되며 목표는 일련의 포인트가 주어지면 최상의 클러스터링을 만드는 것입니다. 적은 양의 메모리와 시간을 사용하여 스트림의. 일부 애플리케이션은 유사성을 기반으로 한 세트로 이러한 데이터의 자동화된 클러스터링이 필요했습니다. 웹 침입 탐지, 웹 클릭스트림 분석, 주식 시장 분석을 위한 애플리케이션이 그 예입니다. 정적 데이터 집합을

STREAM은 k-중앙값 문제에 대해 생성된 개별 통과, 상수 요소 근사 알고리즘입니다. k-중앙값 문제는 N 데이터 포인트를 k 클러스터 또는 그룹으로 클러스터링하여 포인트와 포인트가 할당된 클러스터 중심 사이의 제곱합 오차(SSQ)가 최소화되도록 하는 것입니다. 아이디어는 유사한 포인트를 동일한 클러스터에 할당하는 것입니다. 여기서 이러한 포인트는 다른 클러스터의 포인트와 다릅니다. 스트림 데이터 모델에서 데이터 포인트는 한 번만 볼 수 있으며 메모리와 시간이 제한됩니다. 고품질 클러스터링을 구현할 수 있고 STREAM 알고리

CBR은 사례 기반 추론을 나타냅니다. CBR 분류자는 새로운 문제를 명확히 하기 위해 문제 솔루션 데이터베이스가 필요합니다. 훈련 튜플을 유클리드 공간의 점으로 저장하는 가장 가까운 이웃 분류기와 달리 CBR은 문제 해결을 위한 튜플 또는 케이스를 어려운 기호 표현으로 저장합니다. CBR의 다양한 비즈니스 애플리케이션에는 고객 서비스 헬프 데스크에 대한 문제 해결이 포함되며, 사례는 제품 관련 진단 문제를 설명합니다. CBR은 기술 설계 또는 법적 판결이 있는 엔지니어링 및 법률 분야에 사용되었습니다. 의학 교육은 환자의 사례

일반화된 선형 모델은 범주형 응답 변수의 모델링에 선형 회귀를 사용할 수 있는 이론적 권위를 정의합니다. 일반화 선형 모델에서 응답 변수 y의 분산은 y의 분산이 일정한 선형 회귀와 달리 y의 평균값의 함수입니다. 일반화 선형 모델(GLM)은 기존 선형 모델의 확장입니다. 이 알고리즘은 로그 가능성을 최대화하여 정보에 일반화된 선형 모델을 맞춥니다. 탄력적 순 패널티는 매개변수 정규화에 사용할 수 있습니다. 모델 피팅 계산은 평행하고 완전히 빠르며 계수가 0이 아닌 일정한 수의 예측 변수가 있는 모델에 대해 완벽하게 확장됩니다.