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Minsoo Lee (이화여자대학교) Hyejung Yoon (이화여자대학교) Kyong Oh Yoon (마크로젠) Hye Yeon Choi (마크로젠) Dae Hyun Kim (마크로젠) Keun il Lee (마크로젠) Dae Young Kim (마크로젠)
저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 국제학술대회 MITA 2007
발행연도
2007.8
수록면
407 - 410 (4page)

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Data mining techniques have been applied on massive amounts of various types of data. Typically large amounts of business data were the target for finding new meaningful trends or patterns. As the new field of biotechnology is emerging, new types of biological data in massive amounts are becoming available. These new types of data include DNA chip data, which are produced by scanning DNA chip experiment results. The DNA chip data can be processed and provided in a form that makes it possible to perform data mining operations such as clustering and classification. Clustering is an important process used for grouping together similar entities. Although there are many clustering algorithms available, we suggest an algorithm based on the ant colony system. In addition, we have developed a classification algorithm based on the ant colony system. We tested the algorithm with a test data of 100 to 1000 genes and 24 samples and show promising results for applying these algorithms to clustering and classifying biological data.
#DNA chip data #clustering #classification #data mining

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED RESEARCH
3. DNA CHIP ANALYSIS SYSTEM
4. ANT COLONY BASED CLUSTERING & CLASSIFICATION
5. IMPLEMENTATION & EXPERIMENTAL RESULTS
6. CONCLUSIONS
7. REFERENCES

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