Clustering Conformal Ponderado
Descubre cómo el clustering conformal ponderado ofrece intervalos de confianza válidos para asignaciones de clusters, mejorando la incertidumbre en datos no lineales y de alta dimensión.
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Descubre PliableBVS: método bayesiano flexible para seleccionar variables en interacciones, reduciendo falsos positivos y mejorando predicción.
Descubre un nuevo método de reducción de dimensionalidad que preserva la geometría y es interpretable, ideal para datos composicionales con ceros. Visualización dual y análisis de microbiomas.
Descubre cómo los métodos perturbativos mejoran la estimación NPIV, reduciendo el error hasta un 99% en alta dimensionalidad.
Descubre IRIS, el nuevo algoritmo de manifold learning que visualiza datos biomédicos temporales con estructura cronológica. Supera las limitaciones de t-SNE y UMAP.
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