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使用中值抛光进行特征选择
在最近阅读的一篇论文中，我在他们的数据分析部分遇到了以下内容： 然后将数据表拆分为组织和细胞系，然后将两个子表分别进行中值抛光（将行和列进行迭代调整以使中值0），然后再重新合并为单个表。然后，我们最终选择了至少三个测试样本中其表达与该样本集的中值相差至少4倍的基因子集 我不得不说我并不完全遵循这里的推理。我想知道您是否可以帮助我回答以下两个问题： 为什么在数据集中调整中位数期望/有帮助？为什么要对不同类型的样品分别进行处理？ 如何不修改实验数据？这是从大量数据中选择许多基因/变量的已知方法吗？还是比较随意？ 谢谢，