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首页> 外文期刊>Journal of Computational Neuroscience >End-to-End Linkage (EEL) Clustering Algorithm: A Study on the Distribution of Meissner Corpuscles in the Skin
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End-to-End Linkage (EEL) Clustering Algorithm: A Study on the Distribution of Meissner Corpuscles in the Skin

机译：端到端链接（EEL）聚类算法：皮肤中Meissner小体的分布研究

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A novel hierarchical clustering algorithm was applied to the distribution of Meissner corpuscles in the skin of mammals. This method, called end-to-end linkage (EEL), is useful for grouping data that consists of chain-like contingencies in the multivariable space. Unlike the traditional techniques which uncover hyperspherical clusters (e.g. single linkage), EEL considers the shortest distance between the predefined end pairs of the two clusters as an inter-group distance. This scheme allows characterizing the internal structure of data better than other hierarchical techniques. The anatomical data used in the case study is important for studying the sense of touch. The results show a substantial improvement over the traditional single-linkage method. On average, the number of correctly classified corpuscles is increased to twice the number identified by the single-linkage method. EEL can also be used for analyzing other sensory modalities where geometric relationships need to be explored. In addition, the report contains corpuscle density and epidermal-ridge width data obtained from several species.
机译：一种新颖的层次聚类算法被应用于迈斯纳小体在哺乳动物皮肤中的分布。这种称为端到端链接（EEL）的方法可用于对数据进行分组，该数据由多变量空间中的链式意外事件组成。与发现超球面星团（例如单链）的传统技术不同，EEL将两个星团的预定义端对之间的最短距离视为组间距离。与其他分层技术相比，此方案可以更好地表征数据的内部结构。案例研究中使用的解剖数据对于研究触摸感非常重要。结果表明，与传统的单链接方法相比，有了很大的改进。平均而言，正确分类的小球的数量增加到单链方法确定的数量的两倍。 EEL也可用于分析需要探索几何关系的其他感觉模态。此外，该报告还包含从几个物种获得的小体密度和表皮脊宽数据。

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