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Evaluation of clustering algorithms for gene expression data

机译:评价基因表达数据的聚类算法

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摘要

BackgroundCluster analysis is an integral part of high dimensional data analysis. In the context of large scale gene expression data, a filtered set of genes are grouped together according to their expression profiles using one of numerous clustering algorithms that exist in the statistics and machine learning literature. A closely related problem is that of selecting a clustering algorithm that is "optimal" in some sense from a rather impressive list of clustering algorithms that currently exist.
机译:BackgroundCluster分析是高维数据分析的组成部分。在大规模基因表达数据的背景下,使用统计和机器学习文献中存在的众多聚类算法之一,根据它们的表达谱将一组过滤的基因分组在一起。一个密切相关的问题是,从当前存在的大量令人印象深刻的聚类算法列表中选择某种意义上“最佳”的聚类算法。

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