의료 연구에서 클러스터 분석 및 관련 기술

이 논문에서는 임상 및/또는 실험실 유형 관찰을 기반으로 환자를 분류하는 맥락에서 클러스터 분석 방법을 검토합니다. 계층적 방법과 비계층적 클러스터링 방법 모두 고려되지만, 후자의 유형에 더 중점을 두며, 혼합 가능성 기반 접근법에 특별한 주의를 기울입니다. 주어진 데이터 세트를 g 클러스터로 분할하는 목적을 위해, 이 접근법은 최대 우도 방법을 사용하여 g 구성 요소의 혼합 모델에 적합합니다. 따라서 클러스터링을 위한 견고한 통계적 기반을 제공합니다. 데이터에 몇 개의 클러스터가 있는지에 대한 중요하지만 어려운 질문은 표준 통계 이론의 틀 내에서 다룰 수 있지만, 이론적 및 계산적 어려움은 여전히 남아 있습니다. 각각 일부 혈우병 및 당뇨병 데이터의 클러스터 분석과 관련된 두 가지 사례 연구가 혼합 가능성 기반 클러스터링 접근법을 시연하기 위해 보고됩니다.