同源搜索是生物信息学在分子生物学,蛋白质功能分析和药物开发领域的巨大应用。
为了在不断增长的数据库中执行批量搜索,基本方法是对每个原始查询运行Blast或通过将它们分组在一起来串联查询。
本文提出了一种增强的具有序列压缩和聚类的蛋白质同源性批量搜索算法(C2-BLASTP),该算法利用了查询序列和数据库之间的联合信息。
在C2-BLASTP中,查询和数据库首先通过冗余分析进行压缩。
然后根据子序列相似度对数据库进行聚类。
此后,可以在群集数据库中实现命中查找。
此外,基于潜在的命中结果来重建最终执行数据库,以减轻序列数据库不断扩大的规模。
最后,在执行数据库中进行同源批搜索。
在NCBINR数据库上进行的实验证明,在同源性准确性,搜索速度和内存使用方面,C2-BLASTP对于同源性批量搜索的有效性。
2024/12/12 13:14:20 256KB 研究论文
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关于meanshift算法在图像分割,聚类方面的应用
2024/12/12 11:09:03 3KB mean shift matlab
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模式识别课程中,动态聚类算法中比较容易的K-Means聚类分析的C语言实现。
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这个算法非常容易掌握,比较好理解,用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。
k和n是可变的。
2024/12/1 12:23:15 4KB 可读性强
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根据欧式距离将随即生成的点进行自动分类有界面
2024/11/23 10:10:10 58KB 聚类分析 欧式距离
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多维k-means聚类算法java简单实现,导入运行KmeansTest.java可看到结果
2024/11/21 9:56:08 12KB 多维 k-means 聚类
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基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。
算法步骤:①随机选取K个初始聚类中心;
②计算每个样本到各聚类中心的距离,同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心;
③对每个簇,以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心;
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化;
⑤结束,得到K个聚类。
2024/11/16 6:47:58 224KB K-means聚类 图像分割
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2024/11/16 0:43:18 438KB 中文文摘 中文摘要 自动摘要
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很全的UCI数据集,各种经典的都有,希望能帮到分类和聚类的朋友
2024/11/15 17:03:13 12.46MB UCI
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带入数据即可直接进行灰色预测,还有聚类分析,决策分析等等功能
2024/11/10 3:27:35 1.79MB 灰色预测
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡