Zgli: A Pipeline for Clustering by Compression with Application to Patient Stratification in Spondyloarthritis.

Azevedo, Diogo; Rodrigues, Ana Maria; Canhão, Helena; Carvalho, Alexandra M; Souto, André

Azevedo, Diogo; Rodrigues, Ana Maria; Canhão, Helena; Carvalho, Alexandra M; Souto, André.

Afiliação

Azevedo D; LASIGE, Departamento de Informática da Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, 1749-016 Lisboa, Portugal.
Rodrigues AM; EpiDoC Unit, The Chronic Diseases Research Centre, NOVA Medical School, NOVA University of Lisbon, 1169-056 Lisboa, Portugal.
Canhão H; Comprehensive Health Research Center, NOVA Medical School, NOVA University of Lisbon, 1150-082 Lisboa, Portugal.
Carvalho AM; EpiDoC Unit, The Chronic Diseases Research Centre, NOVA Medical School, NOVA University of Lisbon, 1169-056 Lisboa, Portugal.
Souto A; Comprehensive Health Research Center, NOVA Medical School, NOVA University of Lisbon, 1150-082 Lisboa, Portugal.

Sensors (Basel) ; 23(3)2023 Jan 20.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36772258

Assuntos

Compressão de Dados; Doenças não Transmissíveis; Espondilartrite; Humanos; Algoritmos; Compressão de Dados/métodos; Análise por Conglomerados

Palavras-chave

CompLearn; Kolmogorov complexity; Zgli; clustering by compression; clustering techniques; normalized compression distance

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Espondilartrite / Compressão de Dados / Doenças não Transmissíveis Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Portugal

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