MULTI-K: accurate classification of microarray subtypes using ensemble k-means clustering

Background Uncovering subtypes of disease from microarray samples has important clinical implications such as survival time and sensitivity of individual patients to specific therapies. Unsupervised clustering methods have been used to classify this type of data. However, most existing methods focus...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:BMC bioinformatics Jg. 10; H. 1; S. 260
Hauptverfasser: Kim, Eun-Youn, Kim, Seon-Young, Ashlock, Daniel, Nam, Dougu
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: London BioMed Central 22.08.2009
BioMed Central Ltd
Springer Nature B.V
BMC
Schlagworte:
ISSN:1471-2105, 1471-2105
Online-Zugang:Volltext
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