ipPCA公司

用迭代剪枝主成分分析和结构相结合的方法研究大规模高分层人口数据集。结论:EigenDev启发式算法对采样具有鲁棒性,因此在大数据集中检测结构更为优越。在ipPCA算法中应用EigenDev提高了子种群数的估计和个体分配的精度,特别是对于非常大和复杂的数据集。此外,我们已经证明,用这种方法解决的结构是参数分析的补充,允许更全面地考虑人口结构。可从http://www4a.biotec.or.th/GI/tools/ipPCA下载带有EigenDev的ipPCA软件的新版本。

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zbMATH中的参考文献(参考 2篇文章 引用)

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  1. 刘玉诗,托鲁尼乌亚,冷曙光,史蒂芬A贝林斯基,约汉内斯特斯法伊齐,香农布鲁斯:估计人类群体遗传祖先的软件和方法(2013)不是zbMATH
  2. Limpiti,Tulaya;Intarapanich,Apichart;Assawamakin,Anunchai;Shaw,Philip J.;Wangkumhang,Pongsakorn;Piriyapongsa,Jittima;Ngamphiw,Chumpol;Tongsima,Sissades:结合迭代剪枝主成分分析和结构对大规模和高度分层的人口数据集的研究(2011年)ioport公司