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2019 article

A modified self-updating clustering algorithm for application to dengue gene expression data

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3Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : tw. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This work proposed a conceptually simple and computationally straightforward clustering algorithm based on the Cauchy-type distance for data clustering. It was demonstrated that the proposed approach does not require the priori number of clusters and the convergence of the proposed algorithm was proved. The experiment results showed that the proposed clustering algorithm was superior to other compared algorithms. Computational complexity was also provided. A real dengue gene expression dataset was used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A modified self-updating clustering algorithm for application to dengue gene expression data
Date Crossref
31/01/2019
Éditeur
Informa UK Limited
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Advanced Clustering Algorithms ResearchGene expression and cancer classificationFace and Expression Recognition

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