用于免疫紊乱演化分析的聚类方法与贝叶斯推断
定量方法
2020-09-25 v1
摘要
针对所研究问题以最优方式选择无监督聚类算法的适当超参数是一个长期存在的挑战，我们在调整聚类算法用于免疫紊乱诊断时应对此问题。我们比较了无监督聚类算法通过系统性红斑狼疮患者记录的实验室数据分析检测疾病复发与缓解期的潜在能力，并采用不同的超参数选择。为确定何种聚类策略最佳，我们借助基于 Plackett-Luce 模型应用于排序的贝叶斯分析。该分析量化了给定问题中聚类方法选择的不确定性。
引用
@article{arxiv.2009.11531,
title = {Clustering methods and Bayesian inference for the analysis of the evolution of immune disorders},
author = {A. Carpio and A. Simón and L. F. Villa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11531},
year = {2020}
}