制約付き混合主成分分析によるクラスタリング
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概要
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時系列データに対するクラスタ解析では,スケールにかかわらず,似た波形を持つデータが一つのクラスタに所属することが望まれる場合がある.本稿では,時系列データに対してそのようなクラスタリングを行うために,制約付き混合主成分分析(mixture of constrained probabilistic PCA, MCPCA)に基づく手法を提案する.提案手法では,波形が似ているデータはそのスケールにかかわらず同じクラスタに所属するとみなされる.一方で,スケールの小さいデータ(ノイズ成分が相対的に多く含まれていると考えられる)に対してロバストなクラスタリングが可能である.我々は,提案手法を遺伝子発現時系列パターンに対して適用した.結果として,統計的基準にしたがい生物学的に妥当なクラスタ数が得られた.さらに,クラスタリング結果のアンサンブルをとることによって,安定したクラスタ解析を実現できた,提案手法によって生物学的に意味のある時系列パターンを抽出することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-07-19
著者
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