Кластеризация высокодифференцированных генных данных для классификации целевых клеток

arXiv: 261 030 35331v 1 Annualce Type: New Human Straview: Цель заключается в том, чтобы выяснить, имеется ли общее количество данных о генах человека и отобранных данных о киназе-гене человека при анализе с использованием одного и того же набора из 769 характеристик. Были рассмотрены два набора данных: полный набор данных о генных оценках и подмножество, содержащее отдельные гены киназы. Были расследованы две стратегии в отношении отсутствия данных. В случае I были удалены ряды, содержащие недостающие значения гено-события. В случае II были исключены ряды с более чем 20% отсутствующих значений, а другие недостающие значения были заменены соответствующей средней колонкой. По каждому случаю данные были расширены, а анализ основных компонентов был проведен до кластеризации. Были рассмотрены четыре подхода к кластеризации: K-Means, иерархическая группировка, Fuszy C-Menes и Graph. Было установлено, что в рамках как наборов данных, так и обработки недостающих данных оптимальное число кластеров составляет две. В отсутствие оптимального числа кластеров