Bakgrund: Vi presenterar algoritmen PFClust (Parameter Free Clustering), som automatiskt kan samla data och identifiera ett lämpligt antal kluster att gruppera dem i utan att kräva några parametrar som ska anges av användaren. Algoritmpartitioner en datauppsättning i ett antal kluster som delar några gemensamma attribut, såsom deras minsta förväntade värde och varians av intra-cluster likhet. En uppsättning n objekt kan samlas i ett antal kluster från en till n, och det finns många olika hierarkiska och partitionella, agglomerativa och divisiva, klustermetoder tillgängliga som kan användas för att göra detta. Icke desto mindre utgör automatisk bestämning av antalet kluster som finns i en datauppsättning en betydande utmaning för klusteralgoritmer. Att identifiera ett putativt optimalt antal kluster för att gruppera objekten i innebär att beräkna och utvärdera en rad kluster med olika antal kluster. Det finns dock ingen överenskommen eller unik definition av optimal i detta sammanhang. Därför testar vi PFClust på datauppsättningar för vilka det finns en extern guldstandard med "korrekta" klusterdefinitioner, vilket innebär att denna uppdelning i kluster kan vara suboptimal enligt andra rimliga kriterier. PFClust är heuristisk i den meningen att den inte kan beskrivas i termer av optimering av något enkelt uttryckt mått över utrymmet för möjliga kluster. Resultat: Vi validerar PFClust först med hänvisning till ett antal syntetiska datauppsättningar bestående av 2D vektorer, visar att dess kluster prestanda är minst lika med den av sex andra ledande metoder även om fem av de andra metoderna berättas i förväg hur många kluster att använda. Vi visar också förmågan hos PFClust att klassificera proteindomänernas tredimensionella strukturer, med hjälp av en uppsättning veck tagna från den strukturella bioinformatiska databasen CATH. Slutsatser: Vi visar att PFClust kan samla ihop testdataseten lite bättre, i genomsnitt, än någon av de andra algoritmerna, och dessutom kan göra detta utan att behöva ange några externa parametrar. Resultat på de syntetiska dataseten visar att PFClust genererar meningsfulla kluster, medan vår algoritm också visar utmärkt enighet med de rätta uppdragen för en dataset som extraherats från CATH delvis curated klassificering av proteindomänstrukturer.
Parameterfri klustring (PFClust) REF skiljer sig från ovanstående klusteralgoritm och kan automatiskt samla in data och identifiera ett lämpligt antal kluster för att gruppera dem utan att kräva några parametrar som ska anges av användarna.
PFClust: a novel parameter free clustering algorithm
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}