Objective Clustering Inductive Technology of Gene Expression Sequences Features
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13440%2F17%3A43892885" target="_blank" >RIV/44555601:13440/17:43892885 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-58274-0_29" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-58274-0_29</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-58274-0_29" target="_blank" >10.1007/978-3-319-58274-0_29</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Objective Clustering Inductive Technology of Gene Expression Sequences Features
Popis výsledku v původním jazyce
Technology of high dimensional data features objective clustering based on the methods of complex systems inductive modeling is presented in the paper. Architecture of the objective clustering inductive technology as a block diagram of step-by-step implementation of the objects clustering procedure was developed. Method of criterial evaluation of complex data clustering results using two equal power data subsets is proposed. Degree of clustering objectivity evaluates on the basis of complex use of internal and external criteria. Researches on the simulation results of the proposed technology based on the SOTA self-organizing clustering algorithm using the gene expression data obtained by DNA microarray analysis of patients with lung cancer GEOD-68571 Array Express database, the datasets "Compound" and "Aggregation" of the Computing School of the Eastern Finland University and the data "seeds" are presented.
Název v anglickém jazyce
Objective Clustering Inductive Technology of Gene Expression Sequences Features
Popis výsledku anglicky
Technology of high dimensional data features objective clustering based on the methods of complex systems inductive modeling is presented in the paper. Architecture of the objective clustering inductive technology as a block diagram of step-by-step implementation of the objects clustering procedure was developed. Method of criterial evaluation of complex data clustering results using two equal power data subsets is proposed. Degree of clustering objectivity evaluates on the basis of complex use of internal and external criteria. Researches on the simulation results of the proposed technology based on the SOTA self-organizing clustering algorithm using the gene expression data obtained by DNA microarray analysis of patients with lung cancer GEOD-68571 Array Express database, the datasets "Compound" and "Aggregation" of the Computing School of the Eastern Finland University and the data "seeds" are presented.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
BEYOND DATABASES, ARCHITECTURES AND STRUCTURES: TOWARDS EFFICIENT SOLUTIONS FOR DATA ANALYSIS AND KNOWLEDGE REPRESENTATION Book Series: Communications in Computer and Information Science
ISBN
978-3-319-58274-0
ISSN
1865-0929
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
359-372
Název nakladatele
SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING AG
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Ustron, POLAND
Datum konání akce
30. 5. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000404648500029