English(EN) Clustering of High-Dimensional Human Gene Score Data for Target Cell Classification

新研究探索人类基因评分数据分类的聚类方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

研究人员探索了在高维人类基因评分数据上应用聚类技术来分类目标细胞。研究使用了两个数据集：一个完整的基因评分数据集和一个选定的激酶基因数据集，并应用了四种聚类方法：K-Means、层次聚类、模糊 C-Means 和基于图的聚类。还研究了两种缺失数据策略，包括行删除或缺失值的均值插补。在所有测试条件下，确定的最佳聚类数量始终为两个，相对较高的轮廓系数表明聚类质量良好。 AI

影响这项研究可能带来改进的复杂生物数据集分析方法，从而有助于开发新的诊断或治疗方法。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · S. Das, V. Madala, P. Majumder, N. S. Sinha · 2026-10-28 04:00

高维人类基因评分数据聚类用于目标细胞分类

arXiv:2610.33531v1 Announce Type: new Abstract: The goal is to investigate whether the total human gene-score dataset and the selected human kinase-gene dataset exhibit the same number of clusters when analysed using the same set of 769 features. Two datasets were considered: the…

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