朴世荣;徐浩;赵宏宇 将用于聚类分析的多维数据与癌症患者数据应用程序集成。 （英语） Zbl 1457.62358号 美国统计协会。 116，编号533，14-26（2021）. 摘要：高通量基因组技术的进展，加上包括癌症基因组图谱（TCGA）项目在内的大规模研究，产生了丰富的各类组学数据资源，以更好地了解癌症病因和治疗反应。与使用单一数据类型相比，使用多种组学数据类型将患者分为具有类似疾病病因和/或治疗反应的亚型有可能提高聚类的精确度。然而，在实践中，患者聚类仍然主要基于单一类型的组学数据或个别数据类型的聚类结果的临时集成，从而导致潜在的信息丢失。通过将每个组学数据类型视为来自患者的不同信息表示，我们提出了一种新的多视图光谱聚类框架，以集成来自同一对象的不同组学数据。我们通过一个非凸优化框架学习每个数据类型的权重以及患者之间的相似性度量。我们使用ADMM算法迭代求解所提出的非凸问题，并显示了算法的收敛性。从理论上和通过各种合成数据对所提出的聚类方法的准确性和鲁棒性进行了研究。当我们的方法应用于TCGA数据时，通过我们的方法推断出的患者集群在集群之间的生存时间上显示出比现有聚类方法推断的更显著的差异。 引用于1文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62甲12 多元分析中的估计 62M15型 随机过程和谱分析的推断 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：高斯核;多组学数据;光谱聚类 软件：GISTIC2.0标准;MVDA公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Park}et al.，J.Am.Stat.Assoc.116，No.533，14--26（2021年；Zbl 1457.62358） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Andrew，Y.N。；M.I.乔丹。；Weiss，Y.，《神经信息处理系统的进展》，“光谱聚类：分析和算法”，849-856（2001），麻省理工学院出版社 [2] 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