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Computational cluster validation for microarray data analysis: experimental assessment of Clest Consensus Clustering Figure of Merit Gap Statistics and Model Explorer

机译:用于微阵列数据分析的计算聚类验证:Clest共识聚类优值图缺口统计和模型浏览器的实验评估

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摘要

BackgroundInferring cluster structure in microarray datasets is a fundamental task for the so-called -omic sciences. It is also a fundamental question in Statistics, Data Analysis and Classification, in particular with regard to the prediction of the number of clusters in a dataset, usually established via internal validation measures. Despite the wealth of internal measures available in the literature, new ones have been recently proposed, some of them specifically for microarray data.
机译:背景技术推断微阵列数据集中的簇结构是所谓的组学科学的基本任务。这也是统计,数据分析和分类中的一个基本问题,尤其是在通常通过内部验证措施建立的数据集中聚类预测方面。尽管文献中提供了大量内部措施,但最近已经提出了新的措施,其中一些专门用于微阵列数据。

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