Bakgrund: Enkla klustermetoder såsom hierarkisk klusterbildning och k-means används i stor utsträckning för genuttrycksdataanalys, men de kan inte hantera buller och hög dimensionalitet i samband med genuttrycksdata från mikroarray. Konsensus klustret verkar förbättra robustheten och kvaliteten på klustret resultat. Att införliva förkunskaper i klusterprocessen (halvövervakad klusterbildning) har visat sig förbättra överensstämmelsen mellan datapartitionering och domänkunskap. Vi föreslog halvövervakad samsynsklustring (SSCC) för att integrera samsynsklustret med halvövervakad klusterbildning för analys av genuttrycksdata. Vi undersökte rollerna som samsynskluster och förkunskaper för att förbättra kvaliteten på klusterbildningen. SSCC jämfördes med en halvövervakad klusteralgoritm, en konsensusklusteralgoritm och k-medel. Experiment på åtta genuttrycksdata utfördes med hjälp av h-faldig korsvalidering. Genom att använda förkunskaper förbättrades klusterkvaliteten genom att man minskade bullerpåverkan och hög dimensionalitet i mikroarraydata. Integrering av samsynskluster med halvövervakad klusterbildning förbättrade resultat jämfört med användning av samsynskluster eller halvövervakad klusterbildning separat. Vår SSCC-metod överträffade de andra som testades i detta papper.
Halvövervakad konsensus klustering föreslogs för att integrera spektral klustering (SC) som baskluster och hybrid bipartit graf formulering för konsensus REF.
Semi-supervised consensus clustering for gene expression data analysis
{'venue': 'BioData Mining', 'journal': 'BioData Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}