Identifying Heterogeneous Effect Using Latent Supervised Clustering With Adaptive Fusion

Precision medicine is an important area of research with the goal of identifying the optimal treatment for each individual patient. In the literature, various methods are proposed to divide the population into subgroups according to the heterogeneous effects of individuals. In this article, a new ex...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Journal of computational and graphical statistics Ročník 30; číslo 1; s. 43 - 54
Hlavní autoři:	Chen, Jingxiang, Tran-Dinh, Quoc, Kosorok, Michael R., Liu, Yufeng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States Taylor & Francis 2021 Taylor & Francis Ltd
Témata:	Accelerated proximal gradient algorithm Algorithms Clustering Clustering analysis Convex clustering Design parameters Machine learning Parameter estimation Precision medicine Subgroups Subpopulation identification Convex Clustering Clustering Analysis Subpopulation Identification Machine Learning Accelerated Proximal Gradient Algorithm Precision Medicine
ISSN:	1061-8600, 1537-2715
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!