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Sobre a avaliação de resultados de agrupamento: medidas, comitês e análise de dados de expressão gênica

Texto completo
Autor(es):
Pablo Andretta Jaskowiak
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Tese de Doutorado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Data de defesa:
Membros da banca:
Ricardo José Gabrielli Barreto Campello; Alexandre Cláudio Botazzo Delbem; Ana Carolina Lorena; Wagner Meira Junior; Renato Tinós
Orientador: Ricardo José Gabrielli Barreto Campello; Ivan Gesteira Costa Filho
Resumo

Técnicas de agrupamento desempenham um papel fundamental na análise exploratória de dados. Seu objetivo é a organização de objetos em um conjunto finito de categorias, i.e., grupos (clusters), na expectativa de que relações significativas entre objetos resultem do processo. Nem todos resultados de agrupamento são relevantes, entretanto. De fato, a vasta maioria dos algoritmos de agrupamento existentes produzirá um resultado (partição), mesmo em casos para os quais não existe uma estrutura real de grupos nos dados. Se grupos de fato existem, a determinação do melhor conjunto de parâmetros para estes algoritmos ainda é necessária, a fim de evitar a utilização de resultados espúrios. Tal determinação é usualmente feita por meio de critérios de validação, os quais avaliam os resultados de agrupamento de forma quantitativa. A avaliação/validação de resultados de agrupamentos é o foco desta tese. Em um contexto geral, critérios de validação relativos e a combinação dos mesmos (ensembles) são propostas. No que tange critérios, propõe-se o uso da área sob a curva (AUC Area Under the Curve) proveniente de avaliações ROC (Receiver Operating Characteristics) como um critério de validação relativo no contexto de agrupamento. Além de uma avaliação empírica da AUC, são exploradas algumas de suas propriedades teóricas, bem como a sua relação com outro critério relativo existente, conhecido como Gamma. Ainda com relação à critérios, um índice relativo para a validação de resultados de agrupamentos baseados em densidade, proposto com a participação do autor desta tese, é revisado. No que diz respeito à combinação de critérios, mostra-se que: (i) combinações baseadas em uma seleção arbitrária de índices possuem aplicação prática limitada; e (ii) com o uso de heurísticas para seleção de membros da combinação, melhores resultados podem ser obtidos. Finalmente, considera-se a avaliação/validação no contexto de dados de expressão gênica. Neste caso particular estuda-se o uso de informação da Gene Ontology, na forma de similaridades semânticas, na avaliação de medidas de dissimilaridade e resultados de agrupamentos de genes. (AU)

Processo FAPESP: 11/04247-5 - Seleção de genes e validação de agrupamento em dados de expressão gênica
Beneficiário:Pablo Andretta Jaskowiak
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado