Abstrakt. I detta dokument presenterar vi en ny metodologi av klassfyndighet och klustervalidering skräddarsydd för uppgiften att analysera genuttrycksdata. Metoden kan bäst ses som en analys metod, för att vägleda och hjälpa till med användningen av någon av ett brett utbud av tillgängliga kluster algoritmer. Vi kallar det nya metodsamförståndet kluster, och i kombination med omsampling tekniker, det ger en metod för att representera samförstånd över flera körningar av en kluster algoritm och för att bedöma stabiliteten i de upptäckta kluster. Metoden kan också användas för att representera samförstånd över flera körningar av en klusteralgoritm med slumpmässig omstart (såsom K-medel, modellbaserad Bayesian kluster, SOM, etc.).), för att ta hänsyn till dess känslighet för de ursprungliga villkoren. Slutligen tillhandahåller det ett visualiseringsverktyg för att inspektera klusternummer, medlemskap och gränser. Vi presenterar resultaten av våra experiment på både simulerade data och verkliga genuttrycksdata som syftar till att utvärdera metodikens effektivitet när det gäller att upptäcka biologiskt meningsfulla kluster.
18À20 I vårt dokument utvecklar vi vidare idéerna om samsynskluster, REF, som är den modelloberoende omprovade metoden för klassupptäckt och klustervalidering, med den tilltalande möjligheten att visualisera den information som tillhandahålls genom analysen av omprovade data.
Consensus Clustering: A Resampling-Based Method for Class Discovery and Visualization of Gene Expression Microarray Data
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}