Применение в биологии

Методы кластеризации.

Цели кластеризации.

· Осознание данных путём раскрытия кластерной структуры. Разбиение подборки на категории похожих объектов дозволяет облегчить последующую обработку данных и принятия решений, применяя к любому кластеру собственный способ анализа.

· Сжатие данных. Когда начальная подборка избыточно большая, то можно уменьшить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера.

· Обнаружение новизны. Отличаются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.

В первом случае количество кластеров стараются сделать поменьше. Во втором случае главнее обеспечить высшую ступень однообразия объектов внутри каждого кластера, а кластеров быть может сколько угодно. В третьем случае больший интерес предполагают отдельные объекты, не вписывающиеся ни в один из кластеров.

Во всех этих вариантах имеет возможность применяться иерархическая кластеризация, когда большие кластеры дробятся на более маленькие, те к тому же дробятся ещё мельче, и т. д.

Принятой систематизации методов кластеризации не существует, хотя можно выделить ряд групп подходов.

· Вероятностный подход.

Подразумевается, что любой рассматриваемый объект относится к одному из k классов. Некие создатели считают, что эта категория совсем не имеет отношения к кластеризации и противопоставляют её под названием «дискриминация», то есть выбор отнесения объектов к одной из известных групп (обучающих выборок).

· Подходы на основе систем искусственного интеллекта: очень относительная категория, потому что способов большое количество и методически они различны.

· Логический подход. Возведение дендрограммы исполняется при помощи дерева решений.

· Иерархический подход. Подразумевается наличие вложенных групп (кластеров разного порядка).

В биологии кластеризация имеет огромное количество приложений в самых различных областях. К примеру, в биоинформатике при помощи неё анализируются трудные сети взаимодействующих генов, состоящие иногда из сотен либо в том числе и тысяч частей. Кластерный анализ разрешает выделить подсети, узкие места, концентраторы и прочие скрытые характеристики изучаемой системы, что разрешает, в конечном счете, выяснить вклад каждого гена в составление изучаемого феномена.

В сфере экологии повсеместно используется для выделения пространственно однородных групп организмов, сообществ и т. п. Реже методы кластерного анализа используются для исследования сообществ во времени. Гетерогенность структуры сообществ приводит к появлению нетривиальных методов кластерного анализа.

Дата добавления: 2015-08-31