ГІБРИДНА ІНДУКТИВНА МОДЕЛЬ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ПРОФІЛІВ ЕКСПРЕСІЙ ГЕНІВ НА ОСНОВІ АЛГОРИТМУ SOTA

Abstract

Подано результати дослідження щодо розробки гібридної індуктивної моделі кластеризації профілів експресій генів на основі комплексного застосування алгоритму кластеризації SOTA (Self-Organizing Tree Algorithm) та згорткової нейронної мережі. Модель зображена у вигляді структурної блок-схеми покрокової процедури реалізації процедури кластеризації у рамках індуктивної технології об’єктивної кластеризації на першому кроці і застосування згорткової нейронної мережі до даних експресій генів у сформованих кластерах на другому кроці. Формування проміжних кластеризацій здійснювалося на основі аналізу значень критерію балансу, який містив як компоненти внутрішні та зовнішні критерії якості кластеризації. Остаточний вибір оптимальної кластеризації відповідав максимальному значенню точності класифікації об’єктів під час застосування згорткової нейронної мережі. Ключові слова: алгоритм кластеризації SOTA, згорткова нейронна мережа, дані експресій генів, кластеризація профілів експресій генів, індуктивна технологія об’єктивної кластеризації, класифікація даних, точність класифікації.