Key points are not available for this paper at this time.
بالنسبة للتجميع الهرمي، تعتبر الأشجار الجينية تقنية مرئية ملائمة وقوية. على الرغم من اقتراح العديد من طرق التصور للتجميع الجزئي، إلا أن فائدتها تتدهور بسرعة مع زيادة أبعاد البيانات و/أو تفشل في تمثيل الهيكل بين المجموعات وداخلها في نفس الوقت. في هذه المقالة، نوسع تظليل مصفوفات (عدم التشابه) مع عدة خطوات إعادة ترتيب استنادًا إلى تقنيات التسلسل. كلا الفكرتين، تظليل المصفوفة وإعادة الترتيب، معروفتان منذ زمن طويل. ومع ذلك، فإن التحسينات الخوارزمية الأخيرة فقط هي التي تسمح لنا بحل أو حل تقريبي لمشكلة التسلسل بكفاءة للمشكلات الأكبر. علاوة على ذلك، يتم استخدام تقنيات التسلسل في عملية جديدة خطوة بخطوة (داخل كل مجموعة و بين المجموعات) مما يؤدي إلى تقنية مرئية قادرة على تقديم الهيكل بين المجموعات والهيكل الدقيق داخل المجموعات في رسم بياني واحد مختصر. هذا لا يتيح لنا فقط الحكم على جودة المجموعات ولكن يجعل أيضًا نقص تحديد عدد المجموعات واضحًا. نقدم مناقشة مفصلة حول بناء رسوم عدم التشابه ونظهر فائدتها من خلال عدة أمثلة. أظهرت التجارب أن رسوم عدم التشابه تتناسب بشكل جيد مع زيادة أبعاد البيانات. المواد التكميلية مع تجارب إضافية لهذه المقالة متاحة عبر الإنترنت.
درس هاهسلر وآخرون (السبت) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: