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Evaluation of gene-expression clustering via mutual information distance measure

机译:通过互信息距离测度评估基因表达聚类

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摘要

BackgroundThe definition of a distance measure plays a key role in the evaluation of different clustering solutions of gene expression profiles. In this empirical study we compare different clustering solutions when using the Mutual Information (MI) measure versus the use of the well known Euclidean distance and Pearson correlation coefficient.
机译:背景技术距离量度的定义在评估基因表达谱的不同聚类解决方案中起着关键作用。在这项经验研究中,我们比较了使用互信息(MI)度量与使用众所周知的欧几里得距离和Pearson相关系数的不同聚类解决方案。

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