分割定量评估(PQA):一种量化聚类组学与系统生物学数据中嵌入噪声的方法
基因组学
2021-01-12 v1
摘要
通过聚类分析识别数据集中具有共同特征的组别是许多科学领域的典型问题,尤其在后组学与系统生物学研究中。对此,量化某一度量对内在组别进行聚类或组织的程度十分重要,因为目前尚无统计评估来衡量所得聚类向量的有序程度或其中嵌入的噪声量。大量文献聚焦于聚类算法对数据的排序效果,提出了若干外部与内部统计度量;但尚无度量被开发用于统计量化聚类算法后有序向量中的噪声,即聚类的多大程度源于随机性。在此,我们提出一种基于自相关的定量方法学来评估该问题。
引用
@article{arxiv.2101.03228,
title = {Partition Quantitative Assessment (PQA): A quantitative methodology to assess the embedded noise in clustered omics and systems biology data},
author = {Diego A. Camacho-Hernández and Victor E. Nieto-Caballero and José E. León-Burguete and Julio A. Freyre-González},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.03228},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 6 figures