基因表达数据聚类分析结果的评价方法研究

目的 本文探讨基因表达数据聚类分析结果的评价方法 ,提供一种最佳聚类结果的判别准则。方法 从数据结构 (内部信息 )和功能分类 (外部信息 )两个方面对聚类结果进行评判。即一方面 ,采用Entropy(信息熵 )评判法 ,考察聚类结果与部分已知功能基因分类的符合程度 ;另一方面 ,采用adjust- FOM评价法 ,从数据结构的本身进行评价。我们综合两种方法得到一种新的评价方法 ,并称此方法为Entropy- FOM评价方法。结果 将该方法应用于Lyer的血清数据集和Ferea的酵母数据集对聚类分析结果进行了评价 ,给出了六种聚类方法的adjust- FOM图和Entropy- FOM图。结论 通过大量计算结果提示 。