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【24h】

CLUSTERING GENE EXPRESSION DATA WITH KERNEL PRINCIPAL COMPONENTS

机译:使用内核主组件进行聚类基因表达数据

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摘要

Kernel principal component analysis (KPCA) has been applied to data clustering and graphic cut in the last couple of years. This paper discusses the application of KPCA to microarray data clustering. A new algorithm based on KPCA and fuzzy C-means is proposed. Experiments with microarray data show that the proposed algorithms is in general superior to traditional algorithms.
机译:内核主成分分析(KPCA)已应用于过去几年的数据聚类和图形。 本文讨论了KPCA在微阵列数据聚类的应用。 提出了一种基于KPCA和模糊C型算法的新算法。 微阵列数据的实验表明,所提出的算法通常优于传统算法。

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