Unsupervised fuzzy clustering (UFC) analysis, методы кластерного анализа Опции

[S.Nadorov]

Уважаемые форумчане!

Может быть кто-то использовал fuzzy clustering analysis в своей научно-исследовательской работе. Пожалуйста, поделитесь впечатлением.
И знает ли кто-нибудь, в каких пакетах статистических программ реализован его алгоритм?

Заранее спасибо.

[плав]

Прошу прощения за занудство, но фраза "не лимфоцит или глобулин, а тип иммунной системы" мне не понятна. Итак, у Вас есть группа пациентов. У них измерены лимфоциты и глобулины, но влияют на выживаемость не они а ... что? Из ничего ничего не берется, какая информация была у Вас в исходных данных, такая и осталась. Вы, используя кластерный анализ показали, что Вас есть пациенты, которые имеют более плохой или хороший прогноз и это изменение прогноза не сводимо к измеренным параметрам имунной системы. Если Вы хотите доказать, что в основе измеренных 18 параметров лежит два-три-четыре фактора (ну, например, преимущественная активность Th1 или Th2), то тогда надо пытаться объединить переменные, т.е. выполнять факторный анализ и работать с факторными нагрузками.
Однако на самом деле я не услышал опровержения моего главного возражения против методики повторного использования кластерного анализа - подгонки модели под данные. Заменялись ли все 18 параметров на номера кластеров, затем проводилась (правда как) оценка при помощи решающей функции полученного правила на независимой выборке и было продемонстрированно улучшение предсказания выживаемости? Или же просто внесли в построенную модель номера кластеров и, соответственно, сработала математика кластерного анализа, остаточная дисперсия стала меньше и достоверность модели повысилась без какого либо положительного влияния на генерализуемость? Если вариант первый - тогда просто здорово, если второй - я бы аккуратнее относился к полученным результатм.