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CFMDS: CUDA-based fast multidimensional scaling for genome-scale data

机译:CFMDS:基于CUDA的基因组规模数据的快速多维缩放

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摘要

BackgroundMultidimensional scaling (MDS) is a widely used approach to dimensionality reduction. It has been applied to feature selection and visualization in various areas. Among diverse MDS methods, the classical MDS is a simple and theoretically sound solution for projecting data objects onto a low dimensional space while preserving the original distances among them as much as possible. However, it is not trivial to apply it to genome-scale data (e.g., microarray gene expression profiles) on regular desktop computers, because of its high computational complexity.
机译:背景技术多维缩放(MDS)是一种广泛使用的降维方法。它已应用于各个领域的特征选择和可视化。在多种MDS方法中,经典MDS是一种简单且理论上合理的解决方案,用于将数据对象投影到低维空间,同时尽可能保留它们之间的原始距离。然而,由于其计算复杂性高,将其应用于常规台式计算机上的基因组规模数据(例如,微阵列基因表达谱)并非易事。

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