投影聚类驱动的无监督表型区分算法USPD：高效识别基因表达数据中的相互作用

本文主要探讨了一种创新的无监督表型区分算法USPD（Unsupervised Phenotypes Discriminating Algorithm Based on Projected Clustering），针对高通量微阵列技术与传统手工表型标定方式之间的矛盾。高通量技术虽然能够大规模获取基因表达数据，但在快速确定样本表型时，由于依赖于手动标定，往往导致数据获取与表型确定之间的不匹配。传统的表型区分方法大多是监督学习的，它们倾向于根据单一基因的独立区分能力来划分样本表型，忽视了基因之间复杂的相互作用网络。 USPD算法突破了这种局限，它从投影聚类的角度出发，将基因表达数据转换为具有负间隔约束的序列数据结构，强化了基因间的相互关联性。这样做的目的是为了更全面地捕捉到基因网络中的调控关系，提高表型区分的准确性。算法的核心在于设计了一个质量函数，它驱动深度优先搜索策略在样本穷举树中无监督地进行样本划分，避免了对单一基因的过度依赖。 此外，为了提升算法的效率，作者引入了高效的削减策略，通过减少不必要的计算步骤，使得USPD能够在处理大规模基因表达数据时仍能保持高效性。对比实验部分，该算法与代表性的投影聚类算法HARP（Highly Adaptive Regression Projection）进行了比较，结果显示USPD不仅在区分表型上表现出更好的效果，而且在运行时间和性能上也具有显著优势。 本文提出的无监督表型区分算法USPD是解决基因表达数据分析中表型识别问题的一种新方法，它结合了投影聚类的原理、序列数据处理以及优化的搜索策略，为生物信息学领域的表型预测提供了有力工具，对于提升基因表达数据的分析精度和效率具有重要意义。