The Stochastic QT-Clust Algorithm: Evaluation of Stability and Variance on Time-Course Microarray Data
The Stochastic QT-Clust Algorithm: Evaluation of Stability and Variance on Time-Course Microarray Data
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随机 QT-Clust 算法：时程微阵列数据的稳定性和方差评估
DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
F. Leisch
中科院分区：
文献类型：
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作者：
T. Scharl;F. Leisch
时间进程基因芯片数据聚类是发现共调控基因和具有相似时间或空间表达模式的基因组的重要工具。根据不同的距离测量和聚类算法使用不同种类的clusts. In一个公开的数据集从酵母的模拟研究的质量为基础的聚类算法QT-Clust相比，使用不同的距离测量的原始算法的随机变体。为此目的的稳定性和集群内距离的总和进行评估。最后将随机QT聚类与著名的k-means算法进行了比较。
Clustering time–course microarray data is an important tool to find co–regulated genes and groups of genes with similar temporal or spacial expression patterns. Depending on the distance measure and cluster algorithm used different kinds of clusters will be found. In a simulation study on a publicly available dataset from yeast the quality–based cluster algorithm QT–Clust is compared to a stochastic variant of the original algorithm using different distance measures. For that purpose the stability and sum of within cluster distances are evaluated. Finally stochastic QT–Clust is compared to the well–known k–means algorithm.
影响因子：
7
作者：
Heyer, LJ;Kruglyak, S;Yooseph, S
通讯作者：
Yooseph, S