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沃伊特克·J·Krzanowski。;大卫·J·汉德。

聚类微阵列数据之前筛选变量的简单方法。 （英语） Zbl 1453.62127号

计算。统计数据分析。 53，第7期，2747-2753（2009）.
总结：提出了一种简单且计算速度快的程序，用于在聚类分析之前筛选大量变量。依次考虑每个变量，将样本分为两组，使该变量的组间平方和与组内平方和的比值最大化，并测试该比值的实现值，以查看其是否显著大于从单一同质总体中划分样本时的预期值。然后在聚类分析中使用那些达到显著性的变量。建议使用蒙特卡罗计算程序评估显著性水平；通过假定群内正态性，导出了一个解析近似，但提倡谨慎使用。为分区和测试提供了计算细节。该程序应用于多个微阵列数据集，表明它通常可以快速简单地获得良好的结果。

引用于4文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

软件：

SigClust公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.J.Krzanowski}和\textit{D.J.Hand}，计算。统计数据分析。53，第7号，2747--2753（2009；Zbl 1453.62127）
全文： 内政部

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