插补

DNA微阵列缺失值估计。动机：基因表达微阵列实验可以产生包含多个缺失表达值的数据集。不幸的是，许多基因表达分析算法需要一个完整的基因阵列值矩阵作为输入。例如，层次聚类和K-均值聚类等方法对缺失的数据不具有鲁棒性，即使有少量缺失值，也可能失去有效性。因此，需要使用填补缺失数据的方法，以尽量减少不完整数据集对分析的影响，并增加这些算法可适用的数据集范围。在本报告中，我们将研究估计缺失数据的自动化方法。结果：我们对基因微阵列数据中缺失值估计的几种方法进行了比较研究。我们实现并评估了三种方法：基于奇异值分解（SVD）的方法（SVDimpute）、加权K-最近邻（kncompute）和行平均。我们使用各种参数设置和不同的实际数据集评估了这些方法，并评估了插补方法对缺失数据量在1-20%缺失值范围内的稳健性。结果表明，kncompute比SVDimpute提供了一种更健壮、更敏感的缺失值估计方法，并且SVDimpute和knincute都优于常用的行平均法（以及用零填充缺失值）。我们报告比较实验的结果，并提供在各种条件下精确估计缺失微阵列数据的建议和工具。可用性：该软件可从http://smi-web.stanford.edu/projects/helix/pubs/impute获得/

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zbMATH参考文献（99篇文章引用）

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按年份排序(引用)
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