On the (lack of) robustness of gene expression data clustering

Gamalielsson, Jonas (författare): Högskolan i Skövde,Institutionen för kommunikation och information

Olsson, Björn, 1962- (författare): Högskolan i Skövde,Forskningscentrum för Systembiologi,Institutionen för kommunikation och information

(creator_code:org_t)

World Scientific and Engineering Academy and Society, 2004
2004
Engelska.
Ingår i: WSEAS Transactions on Biology and Biomedicine. - : World Scientific and Engineering Academy and Society. - 1109-9518 .- 2224-2902. ; 1:2, s. 198-204

Relaterad länk:: https://his.diva-por... (primary) (Raw object); visa fler...; https://urn.kb.se/re...; visa färre...

Abstract Ämnesord

Stäng

We assess the robustness of partitional clustering algorithms applied to gene expression data. A number of clusterings are made with identical parameter settings and input data using SOM and k-means algorithms, which both rely on random initialisation and may produce different clusterings with different seeds. We define a reproducibility index and use it to assess the algorithms. The index is based on the number of pairs of genes consistently clustered together in different clusterings. The effect of noise applied to the original data is also studied. Our results show a lack of robustness for both classes of algorithms, with slightly higher reproducibility for SOM than for k-means.

Om ämnet

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.