나는 biclusters에 대한 약간의 인터넷 연구를 해왔다. (위키 기사를 여러 번 읽었습니다.) 지금까지 정의 나 표준 용어가 거의없는 것 같습니다.
Biclusters를 찾는 알고리즘에 관심이있는 사람이 읽어야 할 표준 논문이나 서적이 있는지 궁금합니다.
해당 분야의 최신 기술 상태를 말할 수 있습니까? 나는 유전자 알고리즘을 사용하여 biclusters를 찾는다는 개념에 흥미가 있었기 때문에 특히 다른 접근법의 맥락에서 그 접근법에 대한 의견을 높이 평가할 것입니다.
일반적으로 클러스터링에서 목표는 각 요소가 일부 그룹에있는 그룹으로 데이터 세트를 분할하는 것입니다. bicluster 알고리즘은 모든 요소를 특정 그룹에 배치하려고합니까?
답변:
나는 그것을 직접 사용하지 않았기 때문에 내가 가지고있는 몇 가지 논문과 그 기술에 대한 일반적인 생각 (주로 귀하의 질문 1과 3을 다루는 것) 만 공유 할 수 있습니다.
biclustering에 대한 나의 일반적인 이해는 주로 유전자 클러스터와 개인의 그룹화를 설명하려는 유전자 연구 (2-6)에서 비롯됩니다. 예를 들어 질병 상태) 및 이러한 패턴의 유전자 프로파일 링에 기여하는 유전자. 생물학적 "대량"데이터 세트에 대한 최신 기술에 대한 설문 조사는 Pardalos의 슬라이드 인 Biclustering 에서 볼 수 있습니다 . 마이크로 어레이 데이터에 적용 할 수 있는 R 패키지 biclust가 있습니다.
사실, 내 초기 아이디어는 증상이 클러스터가 함께 정의 할 수 있음을하기 때문에 semeiological perpective에서 재미 이상의 클러스터의 기능 또는 변수를 넣을 수 있기 때문에, 임상 진단에이 방법을 적용했다 증후군을 하지만, 일부 증상은 수 다른 질병에 겹칩니다. 좋은 논의는 Cramer et al., Comorbidity : A network perspective (Behavioral and Brain Sciences 2010, 33, 137-193)에서 찾을 수 있습니다.
다소 관련된 기술은 협업 필터링 입니다. Su와 Khoshgoftaar ( Advances in Artificial Intelligence , 2009) : Collaborative Filtering Techniques의 조사에 의해 좋은 검토가 이루어졌다 . 다른 참조는 끝에 나열되어 있습니다. 시장 바구니 문제 에서 예시 한 것처럼 빈번한 항목 집합 분석 도 이와 관련이있을 수 있지만 조사한 적이 없습니다. 공동 클러스터링의 또 다른 예는 텍스트 마이닝과 같이 단어와 문서를 동시에 클러스터링하려는 경우입니다 (예 : Dhillon (2001)). 2 분자 스펙트럼 그래프 파티셔닝을 사용하여 문서 및 단어를 공동 클러스터링합니다 . Proc. KDD , 269–274 쪽.
몇 가지 일반적인 참고 자료에 대해 다음은 유용한 목록이 아닙니다.
좋은 설문 조사 / 검토는 다음과 같습니다.
Stanislav Busygin, Oleg Prokopyev 및 Panos M. Pardalos. 데이터 마이닝에서의 iclustering . 컴퓨터 및 운영 연구, 35 (9) : 2964–2987, 2008 년 9 월.