Vi presenterar en metod för att visuellt och kvantitativt bedöma förekomsten av struktur i klusterdata. Metoden utnyttjar mätningar av stabiliteten hos klusterlösningar som erhålls genom att störa datamängden. Stabilitet kännetecknas av fördelningen av parvisa likheter mellan kluster som erhålls från delprover av data. Höga parvisa likheter indikerar ett stabilt klustermönster. Metoden kan användas med vilken klusteralgoritm som helst; den ger ett sätt att rationellt definiera ett optimalt antal kluster, och kan också upptäcka bristen på struktur i data. Vi visar resultat på artificiella data och mikroarraydata med hjälp av en hierarkisk klusteralgoritm.
I Ref föreslogs en stabilitetsbaserad omsamplingsmetod för att uppskatta antalet kluster, där stabilitet kännetecknas av fördelningen av parvisa likheter mellan kluster som erhållits från delprover av data.
A Stability Based Method for Discovering Structure in Clustered Data
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}