Abstract-Subspace kluster har väckt stor uppmärksamhet på grund av sin förmåga att hitta framträdande mönster i högdimensionella data. Orderbevarande subrymdskluster har visat sig vara viktiga i genuttrycksanalys med hög genomströmning, eftersom funktionellt relaterade gener ofta samuttrycks under en uppsättning experimentella förhållanden. Sådana co-uttryck mönster kan representeras av konsekventa beställningar av attribut. Befintlig ordning som bevarar klustermodeller kräver att alla objekt i ett kluster har identisk attributordning utan avvikelse. Men verkliga data är bullriga på grund av mätteknikbegränsning och experimentell variation som förbjuder dessa strikta modeller från att avslöja verkliga kluster korrumperade av buller. I detta dokument studerar vi problemet med att avslöja ordningen för att bevara kluster i närvaro av buller. Vi föreslår en bullertolerant modell som kallas ungefärlig ordning bevara kluster (AOPC). Istället för att kräva att alla objekt i ett kluster har identisk egenskapsordning, kräver vi att 1) åtminstone en viss del av objekten har identisk egenskapsordning; 2) andra objekt i klustret kan avvika från konsensusordningen med upp till en viss del av attributen. Vi föreslår också en algoritm till min AOPC. Experiment på genuttrycksdata visar effektiviteten och effektiviteten i vår algoritm.
I REF är förslaget att jaga för EMPM-mönster där attributordningen kan komma att kränkas något; mönster grupperas sedan i kluster som avviker från conensusordningen med upp till en viss del av attributen.
Mining Approximate Order Preserving Clusters in the Presence of Noise
{'venue': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}