Structure-preserving deep embedded clustering algorithm for incomplete gene expression data

Missing values inevitably appear in gene expression data, making it impossible to directly apply clustering algorithms to incomplete gene expression data to identify co-expressed genes. Deep autoencoders are often used for feature learning of data in clustering incomplete data due to their powerful...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Chinese Control Conference s. 8255 - 8261
Hlavní autoři:	Wang, Zhencheng, Li, Dan
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Technical Committee on Control Theory, Chinese Association of Automation 28.07.2024
Témata:	Analytical models Biology Clustering algorithms Correlation Data models Deep embedded clustering Gene expression data Imputation Joint optimization Missing value Representation learning Structure preserving
ISSN:	1934-1768
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!