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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제25권 제5호
발행연도
2014.10
수록면
999 - 1,009 (11page)

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계층적 군집 분석은 분석 결과를 덴드로그램으로 쉽게 표시할 수 있어서 방대한 양의 마이크로어레이 자료를 탐색하기에 유용하며, 군집된 결과를 이용하여 생물학적 현상을 이해하는데 도움을 준다. 하지만, 계층적 군집방법은 두 군집간의 절대값 거리만을 고려하여 병합하기 때문에 군집 간의 상대적 비유사성은 설명하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 상대적 계층적 군집 방법을 소개하고, 마이크로어레이 자료와 같이 다양한 군집의 모양을 가진 모의실험 자료들과 실제 마이크로어레이 자료를 사용하여 상대적 계층적 군집방법과 기존의 계층적 군집 방법을 비교하였다. 두 계층적 군집 방법의 질적 평가는 오분류율, 동질성, 이질성 지표를 이용하여 수행하였다.
#이질성 #Hierarchical clustering #동질성 #오분류율 #계층적 군집 #homogeneity #percentage of incorrectly grouped points #relative hierarchical clustering #separation #상대적 계층적 군집

목차

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1. [학술지(정기간행물)] - Ben-Dor, A. / 1999 / Clustering gene expression patterns / Journal of Computational Biology 6 : 281 ~ 297 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Chen, G. / 2002 / Evaluation and comparison of clustering algorithms in analyzing ES cell gene expression data / Statistica Sinica 12 : 241 ~ 262 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Datta, S. / 2003 / Comparisons and validation of statistical clustering techniques for microarray gene expression data / Bioinformatics 19 : 459 ~ 466 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Eisen, M. B. / 1998 / Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns / Proceedings of the National Academy of Sciences 95 : 14863 ~ 14868 google schola 5. [단행본] - Hartigan, J. A. / 1975 / Clustering algorithms / Wiley google schola

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