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Statistical Significance of Clustering for High-Dimension, Low–Sample Size Data

Yufeng Liu · David Neil Hayes · Andrew Nobel · J. S Marron刊期 2008-09 · 卷 103（483）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

高维小样本数据中聚类的统计显著性AI 解读

Clustering methods provide a powerful tool for the exploratory analysis of high-dimension, low–sample size (HDLSS) data sets, such as gene expression microarray data. A fundamental statistical issue in clustering is which clusters are “really there,” as opposed to being artifacts of the natural sampling variation. We propose SigClust as a simple and natural approach to this fundamental statistical problem. In particular, we define a cluster as data coming from a single…

因子模型
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