Ga Fuzzy Clustering. ein Clustering-Tool für Microarray-Daten
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Ga Fuzzy Clustering. Ranking & Zusammenfassung

Ga Fuzzy Clustering. Stichworte

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Ga Fuzzy Clustering. Beschreibung

Die GA Fuzzy Clustering-Anwendung wurde entwickelt, um ein Programm zu sein, das Kombination aus genetischer Algorithmus- und C-Mittel-Methode zum Clustering von Microarray-Daten und Distanzmatrixdaten verwendet. Eingabedateiformat :: - Dieses Programm verwendet eine einfache Textdatei als Input. - Alle Datenelemente müssen durch Tabulatoren getrennt werden. - Es sind keine fehlenden Werte erlaubt. Microarray: - Die erste Zeile enthält Namen aller Säulen. - Jede Zeile (beginnend mit zweiter) muss den Gennamen (1 Spalte oder mehr) und die Expressionswerte für jeden Zustand haben. Entfernung Matrix: - Die erste Zeile enthält Bildunterschrift (einzelnes Wort oder eine Zeichenfolge in der 1. Position) und Namen der Elemente - Jede Zeile (beginnend mit zweiter) muss den Namen des Elements (das gleiche wie in der entsprechenden Spalte) und Werte von Entfernungen zwischen diesem Element und den anderen enthalten. - Matrix ist symmetrisch. - Alle Werte werden normalisiert (nicht größer als 1,0). - Hinweis: Ähnlichkeitsmatrix ist ebenfalls erlaubt. Ausgabedateiformat: - Parameter des Algorithmus - Verteilung von Genen in Clustern (wenn die Mitgliedschaft> 1 / Nuberlofclusters ist) - Mitgliedschaftsmatrix für alle Gene - Koordinaten von Centern von Clustern (in den Genexpressionseinheiten)

Ga Fuzzy Clustering. Zugehörige Software