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A Quantitative Framework for Evaluating Single-Cell Data Structure Preservation by Dimensionality Reduction Techniques

机译：通过维度减少技术评估单细胞数据结构保存的定量框架

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Cody N. Heiser; Ken S. Lau;
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年度 2020
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1. A Quantitative Framework for Evaluating Single-Cell Data Structure Preservation by Dimensionality Reduction Techniques [J] . Cody N. Heiser, Ken S. Lau Cell Reports . 2020,第5期

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2. Least absolute shrinkage and selection operator and dimensionality reduction techniques in quantitative structure retention relationship modeling of retention in hydrophilic interaction liquid chromatography [J] . Daghir-Wojtkowiak Emilia, Wiczling Pawel, Bocian Szymon, Journal of chromatography, A: Including electrophoresis and other separation methods . 2015,第Null期

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3. Comparison and Evaluation of Dimensionality Reduction Techniques for Hyperspectral Data Analysis [J] . K Nivedita Priyadarshini, V Sivashankari, Sulochana Shekhar, Proceedings . 2019,第1期

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4. Performance Evaluation of Dimensionality Reduction Techniques on High Dimensional Data [C] . Mandikal Vikram, Rakesh Pavan, Navadiya Dhruvikkumar Dineshbhai, International Conference on Trends in Electronics and Informatics . 2019

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5. A Differential Privacy-Based and Dimensionality Reduction Framework to Optimize the Generalizability of Machine Learning Techniques for High-Dimensional Biological Data [D] . Le, Trang T. 2017

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6. A Comparison for Dimensionality Reduction Methods of Single-Cell RNA-seq Data [O] . Ruizhi Xiang, Wencan Wang, Lei Yang, 2021

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7. A quantitative framework for evaluating single-cell data structure preservation by dimensionality reduction techniques [O] . Cody N. Heiser, Ken S. Lau 2019

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