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Visualization of incrementally learned projection trajectories for longitudinal data

Abstract Longitudinal studies that continuously generate data enable the capture of temporal variations in experimentally observed parameters, facilitating the interpretation of results in a time-aware manner. We propose IL-VIS (incrementally learned visualizer), a new machine learning pipeline that...

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Principais autores: Tamasha Malepathirana, Damith Senanayake, Vini Gautam, Martin Engel, Rachelle Balez, Michael D. Lovelace, Gayathri Sundaram, Benjamin Heng, Sharron Chow, Christopher Marquis, Gilles J. Guillemin, Bruce Brew, Chennupati Jagadish, Lezanne Ooi, Saman Halgamuge
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: Nature Portfolio 2024-06-01
coleção:Scientific Reports
Acesso em linha:https://doi.org/10.1038/s41598-024-63511-z
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