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A new dissimilarity measure in time-dependent experiments

Song, J.  
  • 초록

    Most distance measures used in unsupervised learning methods including the Euclidean distance and correlation-based distances disregard the time order of observations. In this paper, we consider a new dissimilarity measure that incorporates the time order of observations for time-dependent experiments. It measures the distance between a linear combination of two consecutive observations. To consider the length of time interval between observations, we use the same measure with the weight of time length, Δt i . We show that this measure has larger asymptotic discriminating power than the Euclidean distance, and it also gives a good small sample performance.


  • 주제어

    primary; 62H31 .   secondary; 68T05 .   Cluster analysis .   Dissimilarity measure .   Time-dependent microarrays.  

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