Demension reduction for high-dimensional data via mixtures of common factor analyzers - an application to tumor classification

Jang Sun Baek

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자료유형: 학술저널

저자정보: Jang Sun Baek

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제19권 제3호

발행연도: 2008.9

수록면: 751 - 759 (9page)

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#Gene expression data #Common factor Loadings #Mixtures of factor analyzers #Canonical covariates #Classification #Principal component analysis

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1. [단행본] - Baek, J / 2008 / Mixtures of factor analyzers with common factor loadings for the clustering and visualisation of high-dimensional data. Technical Report NI08018-SCH / Preprint Series of the Isaac Newton Institute for Mathematical Sciences, Cambridge

2. [학술지(정기간행물)] - Baek, J / 2006 / Local linear logistic discriminant analysis with partial least square components / Lecture Notes in Artificial Intelligence 4093 : 574 ~ 581

3. [학술지(정기간행물)] - Banfield, J. D / 1993 / Model-based Gaussian and non-Gaussian clustering / Biometrics 49 : 803 ~ 821

4. [학술지(정기간행물)] - Bicciato, S / 2003 / PCA disjoint models for multiclass cancer analysis using gene expression data / Bioinformatics 19 : 571 ~ 578

5. [학술지(정기간행물)] - Dempster, A. P / 1977 / Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm (with discussion) / Journal of the Royal Statistical Society: Series B 39 : 1 ~ 38

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백장선

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