Hiện nay, kỹ thuật phân loại dữ liệu được sử dụng rông
rãi trong hầu hết các lĩnh vực khác nhau của trí tuệ nhân tạo
như phân loại văn bản, phân loại chữ viết tay, phân loại
hình ảnh, phân loại chức năng của gene,
Trong thực tế có rất nhiều phương pháp phân loại dữ
liệu, mỗi phương pháp lại có những đặc điểm riêng phù hợp
với từng đối tượng dữ liệu cần phân loại. Luận văn này sẽ
trình bày về phương pháp phân loại phân cấp đa nhãn
(hierarchical multi-label classification - HMC) để giải quyết
bài toán dự đoán chức năng của gene. Việc xác định chức
năng của một gene mới có ý nghĩa rất quan trọng trong các
nghiên cứu sinh học và y học.
Bài toán dự đoán chức năng của gene thực chất là bài
toán phân loại. Chức năng của gene được thể hiện dưới dạng
cây phân cấp. Mỗi gene đảm nhận một chức năng nào đó và
có mối liên hệ với các gene khác. Xác định được chức năng
của gene chính là xác định vị trí tương đối của chúng với
các gene khác. Do đó, việc giải quyết vấn đề xác định chức
chức năng của gene cũng chính là phân loại gene dựa vào
chức năng của chúng. Bài toán xác định chức năng của gene
lúc này quy về bài toán phân loại gene dưới dạng cây phân
cấp.
