Počet záznamů: 1
Dimensionality Reduction Methods for Biomedical Data
- 1.
SYSNO ASEP 0491813 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve SCOPUS Název Dimensionality Reduction Methods for Biomedical Data Tvůrce(i) Kalina, Jan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
Schlenker, A. (CZ)Zdroj.dok. Lékař a technika. Biomedicinské inženýrství a informatika. - : Česká lékařská společnost J. E. Purkyně - ISSN 0301-5491
Roč. 48, č. 1 (2018), s. 29-35Poč.str. 7 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova biomedical data ; dimensionality ; biostatistics ; multivariate analysis ; sparsity Vědní obor RIV IN - Informatika Obor OECD Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8) CEP NV15-29835A GA MZd - Ministerstvo zdravotnictví Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 EID SCOPUS 85049794593 Anotace The aim of this paper is to present basic principles of common multivariate statistical approaches to dimensionality reduction and to discuss three particular approaches, namely feature extraction, (prior) variable selection, and sparse variable selection. Their important examples are also presented in the paper, which includes the principal component analysis, minimum redundancy maximum relevance variable selection, and nearest shrunken centroid classifier with an intrinsic variable selection. Each of the three methods is illustrated on a real dataset with a biomedical motivation, including a biometric identification based on keystroke dynamics or a study of metabolomic profiles. Advantages and benefits of performing dimensionality reduction of multivariate data are discussed. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2019 Elektronická adresa https://ojs.cvut.cz/ojs/index.php/CTJ/article/view/4425/4722
Počet záznamů: 1