ЗАСТОСУВАННЯ БІКЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ПІДМНОЖИН КОЕРЕНТНИХ ДАНИХ

Анотація

У статті запропоновано новий підхід до аналізу даних за допомогою бікластерного аналізу, який суттєво відрізняється від традиційної кластеризації. Проаналізовано наявні наукові праці, у яких схарактеризовано метод бікластерного аналізу та особливості його застосування. Автори зосереджуються на виявленні коерентних підмножин у складних даних, що виходять за межі звичайних даних, наприклад, експресії генів. Основну увагу приділено дослідженню, як бікластерний аналіз може виявляти приховані зв’язки у даних, що часто залишаються непоміченими при використанні традиційних методів. Сформовано критерії якості бікластеризації даних експресії генів та оцінено ефективність внутрішніх критеріїв Автори детально розглядають якість бікластерів, використовуючи середньоквадратичну помилку (MSE) та взаємну інформацію, забезпечуючи в такий спосіб достовірність та об’єктивність результатів. Особливість бікластерного аналізу полягає у його здатності виявляти бікластери різних розмірів та форм, що є важливим для розуміння складних та неоднорідних даних. Це дозволяє не тільки виділяти локальні шаблони в підмножинах даних, але й розкривати більш складні взаємозв’язки. Стаття також акцентує на оптимізації гіперпараметрів і використанні критеріїв якості для досягнення найбільш точних результатів. Мета дослідження полягає не тільки в ідентифікації коерентних підмножин даних, але й у глибшому розумінні структурних особливостей і взаємозв’язків, відкритих завдяки бікластерному аналізу. Ця робота відкриває нові перспективи для аналізу складних даних, пропонуючи більш глибоке розуміння їх структури та динаміки. Особливо цінним є здатність методу виявляти перетинні бікластери, що сприяє виявленню складніших і глибших залежностей у даних.