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Techniques for detection of multi-dimensional clusters in arbitrary subspaces of high-dimensional data

机译:高维数据任意子空间中多维簇的检测技术

摘要

Clustering techniques for data analysis are provided. In one aspect, a method for finding clusters in a database containing a plurality of input attributes associated with a plurality of samples is provided. The method comprises the following steps. One-dimensional clusters are detected for each of one or more of the input attributes in the database. The one-dimensional clusters are used to determine one or more subspaces wherein at least one multi-dimensional cluster of the samples can exist. One or more multivariate clusters are detected in the one or more subspaces. Each input attribute, e.g., a gene, may comprise one or more values corresponding to one or more of the samples, e.g., medical patients, in the database.
机译:提供了用于数据分析的聚类技术。在一个方面,提供了一种用于在数据库中寻找包含与多个样本相关联的多个输入属性的聚类的方法。该方法包括以下步骤。针对数据库中一个或多个输入属性的每一个检测一维聚类。一维聚类用于确定一个或多个子空间,其中可以存在至少一个样本的多维聚类。在一个或多个子空间中检测到一个或多个多元聚类。每个输入属性,例如基因,可以包括对应于数据库中一个或多个样本(例如医学患者)的一个或多个值。

著录项

  • 公开/公告号US2008021897A1

    专利类型

  • 公开/公告日2008-01-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 JORGE O. LEPRE;

    申请/专利号US20060489083

  • 发明设计人 JORGE O. LEPRE;

    申请日2006-07-19

  • 分类号G06F17/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 20:13:13

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