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TY  - JOUR
ID  - 92503705
TI  - Derivatives of Pearson Correlation for Gradient-based Analysis of Biomedical Data
AU  - Strickert, M.
AU  - Schleif, F. M.
AU  - Seiffert, U.
AU  - Villmann, T.
KW  - Feature rating KW  - data visualization KW  - correlation
RP  - IN FILE
SP  - 37
EP  - 44
T2  - Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial
VL  - 12
IS  - 37
LA - Inglés
PY  - 2008
Y1  - 2008
Y2  - 2018/4/24
SN  - 1137-3601
UR  - http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92503705
AB  - In biomedical analytics one of the major criteria for the characterization of similarities between measured data items is correlation. We demonstrate the use of the formal derivative of Pearson correlation for gradient- based optimization of data models. Firstly, individual data attributes can be rated according to their impact on pairwise data relationships, analogous to the variance measure...
DB  - Redalyc
ER  -
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Versión 3.0 | 2017
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