Mathematikgebäude, E25

Zur Untersuchung von Clustern in Genexpressionsdaten wird eine geometrische Analyse des STEM-Algorithmus nach Ernst et al. ([1]) geliefert. Das verwendete Abstandsmaß wird als Distanz zwischen Punkten auf der (d-1)-dimensionalen Einheitssphäre interpretiert. Die Wahl der Repräsentanten im Algorithmus steht in Zusammenhang zu klassischen Optimierungsproblemen nach Tammes et al. Desweiteren stellen wir einen neuen Ansatz vor, der einen Bezug zwischen Cluster-Repräsentanten und Finite Unit Norm Tight Frames nach Benedetto et al.([2]) herstellt. [1] J. Ernst, G.J. Nau, Z. Bar-Joseph: Clustering short time series gene expression data, Bioinformatics, Vol. 21, 2005. [2] J.J. Benedetto, M. Fickus: Finite normalized tight frames, Adv. in Comp. Math., 18, 2003.

Kolloquiumsvortrag an der Fakultät Statistik

Dipl.-Wirt.-Math. Tobias Springer

Fakultät für Mathematik, TU Dortmund