Vi föreslår Bayesianska generativa modeller för oövervakat lärande med två typer av data och ett förmodat beroende av en typ av data på den andra. Vi överväger två algoritmiska tillvägagångssätt, baserade på en korrespondensmodell, där latenta variabler delas mellan datauppsättningar. Dessa modeller anger det lämpliga antalet kluster utöver att ange relevanta egenskaper i båda typerna av data. Vi utvärderar modellen på artificiellt skapade data. Vi tillämpar sedan metoden för en bröstcancer dataset som består av genuttryck och microRNA array data från samma patienter. Vi antar partiellt beroende av genuttryck på microRNA uttryck i denna studie. Metoden rankar gener inom subtyper som har statistiskt signifikanta onormala uttryck och leden associerade onormalt uttrycker microRNA. Vi rapporterar en genetisk signatur för den basalliknande undertypen av bröstcancer som finns i ett antal tidigare studier av genuttryck. Med hjälp av de två algoritmiska metoder vi finner att denna signatur också uppstår från klustering på microRNA uttrycksdata och verkar derivat från denna data.
Litteratur REF introducerade Bayesian modell för oövervakat lärande med flera typer av data.
Bayesian Unsupervised Learning with Multiple Data Types
{'venue': None, 'journal': 'Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}