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刘、雪莉;李圣钦;乔治·卡塞拉;Gary F.彼得。

评估聚类方法与基因表达微阵列数据的一致性。 （英语） Zbl 1452.62825号

计算。统计数据分析。 52，第12号，5356-5366（2008）.
摘要：在快速发展的基因组学领域，已经开发出许多聚类和分类方法，并用于探索基因表达数据中的模式。生物学家面临着使用哪种聚类算法以及如何解释不同聚类算法的不同结果的选择。没有制定明确的客观标准来评估一致性并比较不同聚类方法的结果。我们描述了两种普遍适用的客观度量，以量化不同聚类方法之间的一致性。这两个度量被称为局部一致性度量，它是为每个基因/受试者定义的，而全局一致性度量是为整个基因表达实验定义的。一致性度量基于一种概率加权方案，该方案应用于两种聚类方法中的一致对和不一致对的数量。在比较和评估过程中，新开发的概念是在集群可靠性的框架下实施的。通过模拟说明了这些算法，然后将其应用于酵母孢子形成基因表达微阵列数据。对孢子形成数据的分析确定了（sim 5%）（477个基因中的23个）基因，这些基因没有使用神经网络算法和K-means或pam进行一致聚类。这两个一致性度量提供了客观标准来判断两种聚类方法是否一致。使用局部一致性度量，聚类一致的未知功能基因可以更自信地基于协同调节分配功能。

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62-08 统计问题的计算方法

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\textit{X.Liu}等人，计算。统计数据分析。52，第12号，5356--5366（2008；Zbl 1452.62825）
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