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.

[DrgLena]

Да, мы не совсем понимаем друг друга. Но я попробую продолжить диалог.
Классифицируя объекты (больных), а не иммунологические показатели были выделены 4 подгруппы (обучились без учителя). Потом, с учителем (используя принадлежность к классу) средствами дискриминантного канонического анализа получили правило и картинку для всех 380 объектов выборки в координарах первых двух канонических переменных. Центроиды классов пометили+ и получилось очень красивая иллюстрация с четко обозначенными классами. Иммунологические исследования были сделаны давно (не метод моноклональн. ант.) и хранились в базе данных и в свое время каждый показатель сравнивался с контролем без каких либо значимых выводов. Сегодня, накопив данные о выживаемости этих больных, оказалось, что она связана с принадлежностью к определенному кластеру, а не каким либо из показателей. Возможно для прогноза, это и не слишком нужно. Но важно обратить внимание на этот факт, с тем чтобы не ожидать плохого прогноза, а воздействовать на выявленный фактор риска. Хотя роль иммунокорректоров можно обсудить в другой ветке. Иммун исследования проводили до лечения.
У здоровых людей также выделяется 4 класса с межкластерными расстояниями более 1,5, но данных мало и они - побочный продукт другого исследования, кром етого методики другие. И то правило которое разработано для больных, для здоровых не подходит.
При использовании факторного анализа мне всегда трудно дать медицинскую ясную трактовку результатов. Объяснить коллегам, почему вместо 18 мы берем 2 абстрактных показателя, которые и пометить не чем. Если у вас есть ссылки хорошего описания - поделитесь.
И спасибо за терпение. Обучать докторов статистике - тяжелый труд!