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METHOD FOR SIMULTANEOUS MULTIVARIATE FEATURE SELECTION, FEATURE GENERATION, AND SAMPLE CLUSTERING

机译:同时进行多元特征选择,特征生成和样本聚类的方法

摘要

A genomic/proteomic test synthesis method includes receiving a genomic/proteomic data set (12) comprising samples corresponding to persons with each sample including values of features of a set of features derived from genomic/proteomic data for the corresponding person. For each feature, univariate analysis (30) is performed to generate a sample density versus feature value data set for the feature, for example represented as a kernel density estimate (KDE) (52). Multivariate analysis (32, 34) is performed on the features using the KDEs to generate a set of discriminative features (36, 38). In one example, the multivariate analysis (32) uses energy spectral density (ESD) characteristics of the KDEs. In another example, the multivariate analysis (34) uses peak location characteristics of the KDEs.
机译:一种基因组/蛋白质组学测试综合方法,包括接收基因组/蛋白质组学数据集(12),该数据集/蛋白质组学数据集包括与人相对应的样本,每个样本包括从对应人的基因组/蛋白质组学数据中导出的一组特征的特征值。对于每个特征,执行单变量分析(30)以生成针对特征的样本密度对特征值数据集,例如表示为核密度估计(KDE)(52)。使用KDE对要素执行多变量分析(32、34),以生成一组判别性要素(36、38)。在一示例中,多元分析(32)使用KDE的能谱密度(ESD)特征。在另一个示例中,多元分析(34)使用KDE的峰位置特征。

著录项

  • 公开/公告号EP3707724A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 KONINKLIJKE PHILIPS N.V.;

    申请/专利号EP20180800049

  • 发明设计人 VOLYANSKYY KOSTYANTYN;DIMITROVA NEVENKA;

    申请日2018-10-23

  • 分类号G16B40/30;G16B40;G16B40/20;G16B50;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 11:40:58

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