검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

A Novel Metric Embedding Optimal Normalization Mechanism for Clustering of Series Data 계열 데이터의 클러스터링을 위한 최적의 정규화 메커니즘을 내장한 새로운 메트릭

Shigeyuki MITSUI, Katsumi SAKATA, Hiroya NOBORI, Setsuko KOMATSU

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

클러스터링은 유전자 발현 프로필과 같은 여러 데이터에서 계열 데이터에 대한 일반적인 보기를 얻는 데 필수적입니다. 우리는 클러스터링을 위한 새로운 측정 기준을 제안합니다. 제안된 메트릭은 데이터 시리즈 간의 로그 스케일 거리를 최소화하기 위해 데이터를 자동으로 정규화합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.9 pp.2369-2371
발행일
2008/09/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.9.2369
원고의 종류
LETTER
범주
생물 공학

작성자

키워드