Разработка и программная реализация алгоритмов снижения размерности данных биофизических экспериментов

Abstract

В работе представлены результаты сравнительного анализа алгоритмов методов главных и независимых компонент, стохастического вложения соседей с t-распределением, равномерного приближения и проекции, многомерного шкалирования, неотрицательного матричного разложения для классификации данных об экспрессии генов в заболевании рака груди. Сравнительный анализ реализованных методов выполнен на данных о метилировании ДНК, экспрессии микроРНК и информационной РНК молекулах, представляющих кластеры различной сложности. Наилучшим алгоритмом является метод равномерного приближения и проекции, точность классификации которого на данных о метилировании ДНК – 73%, экспрессии микроРНК – 69%, экспрессии информационной РНК – 79%