Improvement of variables interpretability in kernel PCA.

Briscik, Mitja; Dillies, Marie-Agnès; Déjean, Sébastien

Briscik, Mitja; Dillies, Marie-Agnès; Déjean, Sébastien.

Afiliação

Briscik M; Institut de Mathématiques de Toulouse, UMR5219, CNRS, UPS, Université de Toulouse, Cedex 9, 31062, Toulouse, France. mitja.briscik@math.univ-toulouse.fr.
Dillies MA; Institut Pasteur, Université Paris Cité, Bioinformatics and Biostatistics Hub, F-75015, Paris, France.
Déjean S; Institut de Mathématiques de Toulouse, UMR5219, CNRS, UPS, Université de Toulouse, Cedex 9, 31062, Toulouse, France.

BMC Bioinformatics ; 24(1): 282, 2023 Jul 12.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37438763

Assuntos

Carcinoma Hepatocelular; Neoplasias Hepáticas; Humanos; Algoritmos; Benchmarking; Carcinoma Hepatocelular/genética; Análise de Componente Principal; Neoplasias Hepáticas/genética

Palavras-chave

Kernel PCA; Kernel methods; Relevant variables; Unsupervised learning

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Carcinoma Hepatocelular / Neoplasias Hepáticas Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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