ABSTRACT Clustering är en användbar undersökande teknik för analys av genuttrycksdata. Många olika heuristiska klusteralgoritmer har föreslagits i detta sammanhang. Klustersalgoritmer baserade på sannolikhetsmodeller erbjuder ett principiellt alternativ till heuristiska algoritmer. I synnerhet antar modellbaserad klusterbildning att data genereras av en ändlig blandning av underliggande sannolikhetsfördelningar såsom multivariata normala fördelningar. Frågorna om att välja en "god" klustermetod och bestämma det "korrekta" antalet kluster reduceras till modell urvalsproblem i sannolikhetsramen. Gaussiska blandningsmodeller har visat sig vara ett kraftfullt verktyg för klusterering i många tillämpningar. Resultat: Vi jämförde prestandan för modellbaserad klusterbildning på flera syntetiska och verkliga genuttrycksdatauppsättningar för vilka externa utvärderingskriterier fanns tillgängliga. Modellbaserat tillvägagångssätt har överlägsen prestanda på våra syntetiska datamängder och väljer konsekvent rätt modell och antal kluster. När det gäller data från verkliga uttryck skapade den modellbaserade metoden kluster av kvalitet jämförbara med en ledande heuristisk klusteralgoritm, men med den viktigaste fördelen att föreslå antalet kluster och en lämplig modell. Vi undersökte också giltigheten av Gaussian blandning antagande om olika omvandlingar av verkliga data. Vi bedömde också i vilken utsträckning dessa verkliga genuttryck datauppsättningar passar multivariat Gaussian distributioner både före och efter utsätta dem för allmänt använda datatransformationer. Lämpligt valda omvandlingar verkar resultera i rimliga passformer.
14 föreslog en heuristisk tvåstegs adaptiv kvalitetsbaserad algoritm, och Yeung, K. Y. et al. REF har föreslagit en klusteralgoritm baserad på sannolikhetsmodeller.
Model-based clustering and data transformations for gene expression data