Overview Statistic: PDF-Downloads (blue) and Frontdoor-Views (gray)
  • search hit 4 of 4
Back to Result List

Adaptive Multilevel Cluster Analysis by Self-Organizing Box Maps

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:kobv:188-2002001258
  • Als Cluster Analyse bezeichnet man den Prozess der Suche und Beschreibung von Gruppen (Clustern) von Objekten, so daß die Objekte innerhalb eines Clusters bezüglich eines gegebenen Maßes maximal homogen sind. Die Homogenität der Objekte hängt dabei direkt oder indirekt von den Ausprägungen ab, die sie für eine Anzahl festgelegter Attribute besitzen. Die Suche nach Clustern läßt sich somit als Optimierungsproblem auffassen, wobei die Anzahl der Cluster vorher bekannt sein muß. Wenn die Anzahl der Objekte und der Attribute groß ist, spricht man von komplexen, hoch-dimensionalen Cluster Problemen. In diesem Fall ist eine direkte Optimierung zu aufwendig, und man benötigt entweder heuristische Optimierungsverfahren oder Methoden zur Reduktion der Komplexität. In der Vergangenheit wurden in der Forschung fast ausschließlich Verfahren für geometrisch basierte Clusterprobleme entwickelt. Bei diesen Problemen lassen sich die Objekte als Punkte in einem von den Attributen aufgespannten metrischen Raum modellieren; das verwendete Homogenitätsmaß basiert auf der geometrischen Distanz der den Objekten zugeordneten Punkte. Insbesondere zur Bestimmung sogenannter metastabiler Cluster sind solche Verfahren aber offensichtlich nicht geeignet, da metastabile Cluster, die z.B. in der Konformationsanalyse von Biomolekülen von zentraler Bedeutung sind, nicht auf einer geometrischen, sondern einer dynamischen Ähnlichkeit beruhen. In der vorliegenden Arbeit wird ein allgemeines Clustermodell vorgeschlagen, das zur Modellierung geometrischer, wie auch dynamischer Clusterprobleme geeignet ist. Es wird eine Methode zur Komplexitätsreduktion von Clusterproblemen vorgestellt, die auf einer zuvor generierten Komprimierung der Objekte innerhalb des Datenraumes basiert. Dabei wird bewiesen, daß eine solche Reduktion die Clusterstruktur nicht zerstört, wenn die Komprimierung fein genug ist. Mittels selbstorganisierter neuronaler Netze lassen sich geeignete Komprimierungen berechnen. Um eine signifikante Komplexitätsreduktion ohne Zerstörung der Clusterstruktur zu erzielen, werden die genannten Methoden in ein mehrstufiges Verfahren eingebettet. Da neben der Identifizierung der Cluster auch deren effiziente Beschreibung notwendig ist, wird ferner eine spezielle Art der Komprimierung vorgestellt, der eine Boxdiskretisierung des Datenraumes zugrunde liegt. Diese ermöglicht die einfache Generierung von regelbasierten Clusterbeschreibungen. Für einen speziellen Typ von Homogenitätsfunktionen, die eine stochastische Eigenschaft besitzen, wird das mehrstufige Clusterverfahren um eine Perroncluster Analyse erweitert. Dadurch wird die Anzahl der Cluster, im Gegensatz zu herkömmlichen Verfahren, nicht mehr als Eingabeparameter benötigt. Mit dem entwickelten Clusterverfahren kann erstmalig eine computergestützte Konformationsanalyse großer, für die Praxis relevanter Biomoleküle durchgeführt werden. Am Beispiel des HIV Protease Inhibitors VX-478 wird dies detailliert beschrieben.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar Statistics - number of accesses to the document
Metadaten
Author:Tobias Galliat
Document Type:Doctoral Thesis
Tag:Biochemical conformations; Perron cluster analysis; Self-Organizing Maps; cluster analysis; molecular dynamics
Biochemical conformations; Perron cluster analysis; Self-Organizing Maps; cluster analysis; molecular dynamics
MSC-Classification:62-XX STATISTICS / 62Hxx Multivariate analysis [See also 60Exx] / 62H30 Classification and discrimination; cluster analysis [See also 68T10]
Granting Institution:Freie Universität Berlin
Advisor:Peter Deuflhard
Date of first Publication:2002/12/31
Published in:http://www.diss.fu-berlin.de/2002/125/
Accept ✔
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.