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Data Mining of Gene Expression Data by Fuzzy and Hybrid Fuzzy Methods

机译：基因表达数据的模糊和混合模糊数据挖掘

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Microarray studies and gene expression analysis have received tremendous attention over the last few years and provide many promising avenues toward the understanding of fundamental questions in biology and medicine. Data mining of these vasts amount of data is crucial in gaining this understanding. In this paper, we present a fuzzy rule-based classification system that allows for effective analysis of gene expression data. The applied classifier consists of a set of fuzzy if-then rules that enable accurate nonlinear classification of input patterns. We further present a hybrid fuzzy classification scheme in which a small number of fuzzy if-then rules are selected through means of a genetic algorithm, leading to a compact classifier for gene expression analysis. Extensive experimental results on various well-known gene expression datasets confirm the efficacy of our approaches.
机译：在过去的几年中，微阵列研究和基因表达分析受到了极大的关注，并为理解生物学和医学中的基本问题提供了许多有希望的途径。这些海量数据的数据挖掘对于获得这种理解至关重要。在本文中，我们提出了一种基于模糊规则的分类系统，可以有效分析基因表达数据。应用的分类器由一组模糊的if-then规则组成，这些规则可以对输入模式进行准确的非线性分类。我们进一步提出了一种混合模糊分类方案，其中通过遗传算法选择了少量的模糊if-then规则，从而导致了用于基因表达分析的紧凑分类器。在各种著名的基因表达数据集上的大量实验结果证实了我们方法的有效性。

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