Dorfman-Framework: robuste Feature‑Auswahl in hochdimensionalen Genomdaten
Ein neues Verfahren namens Dorfman-Framework verspricht, die Auswahl relevanter Gene in hochdimensionalen Genomdaten zu revolutionieren. Durch die Kombination von hierarchischer Clusterbildung, gruppen- und innerhalb‑Gruppen‑Hypothesentests sowie einer anschließenden Verfeinerung mit Elastic‑Net-Methoden schafft das Verfahren eine datengetriebene, robuste Feature‑Auswahl, die auch bei stark korrelierten Merkmalen zuverlässig funktioniert.
