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원시 SM 실험 데이터는 측정 유형 및 목적에 따라 다차원적일 수 있습니다. 다차원 매개변수 공간의 각 데이터 포인트는 구조적 동역학, 반응 속도론, 확산 특성, 전자적 특성 및 환경 반응과 같은 정보를 나타낼 수 있으며, 이러한 특성들은 서로 상관관계가 있는 경우가 많습니다. 데이터의 차원은 일반적으로 계산 복잡성과 시각화 한계에 비례합니다. 따라서 일반적으로 한 번에 두세 개의 매개변수로 구성된 부분 집합이 선택됩니다. 클러스터링은 이러한 저차원 분포에서 효과적으로 수행될 수 있으며, 데이터의 노이즈 제거와 통계적으로 드물지만 흥미로운 다양한 하위 집단을 분리하는 두 가지 목적을 수행합니다. 이러한 데이터 클러스터는 서로 다른 기능적 상태와 물리적으로 연결될 수 있으며, 이러한 클러스터 간의 전환 동역학을 쉽게 파악할 수 있습니다. 예를 들어 패치 클램프 검출에서의 신경 스파이크 검출, 15 스펙트럼 클러스터링, 16 smFRET 공통 궤적 식별, 17 및 형광 수명-강도 상관관계 분류 18 등이 있습니다.

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