Design Methodology for Self-organized Mobile Networks Based

The methodology proposed in this article enables a systematic design of routing algorithms based on schemes of biclustering, which allows you to respond with timely techniques, clustering heuristics proposed by a researcher, and a focused approach to routing in the choice of clusterhead nodes. This process uses heuristics aimed at improving the different costs in communication surface groups called biclusters. This methodology globally enables a variety of techniques and heuristics of clustering that have been addressed in routing algorithms, but we have not explored all possible alternatives and their different assessments. Therefore, the methodology oriented design research of routing algorithms based on biclustering schemes will allow new concepts of evolutionary routing along with the ability to adapt the topological changes that occur in self-organized data networks

Unsupervised Algorithms for Microarray Sample Stratification

The amount of data made available by microarrays gives researchers the opportunity to delve into the complexity of biological systems. However, the noisy and extremely high-dimensional nature of this kind of data poses significant challenges. Microarrays allow for the parallel measurement of thousands of molecular objects spanning different layers of interactions. In order to be able to discover hidden patterns, the most disparate analytical techniques have been proposed. Here, we describe the basic methodologies to approach the analysis of microarray datasets that focus on the task of (sub)group discovery.Peer reviewe

Metody grupowania danych i ich wybrane modyfikacje dedykowane eksploracji danych eksperymentalnych

Zaawansowana aparatura badawcza umożliwiła badanie materiałów różnorodnego pochodzenia. Dlatego znalazła ona zastosowanie w wielu dziedzinach nauki, gdzie stanowi podstawowe narzędzie w ocenie fizykochemicznych właściwości próbek. Jednak kompleksowa charakterystyka próbki pociąga za sobą pozyskiwanie danych o złożonej strukturze. Opisując każdą analizowaną próbkę za pomocą od kilku do kilku tysięcy zmiennych otrzymuje się tzw. dane wielowymiarowe, co pociąga za sobą potrzebę zastosowania metod matematycznych, pozwalających na analizę i interpretację wyników oraz formułowanie wniosków. W tym celu korzysta się z metod chemometrycznych, w skład których wchodzą metody wstępnego przygotowania danych do analizy, metody eksploracyjne oraz metody modelowania danych. Szczególnie interesujące są metody eksploracyjne ozwalające na wgląd w ukrytą strukturę analizowanych danych oraz ujawnienie zależności pomiędzy próbkami i/lub parametrami. Jednym z wariantów metod eksploracyjnych są metody grupowania danych, które są szczególnie przydatne w kontekście wyodrębniania grup podobnych obiektów. Podobieństwo analizowanych próbek, oceniane jest na podstawie ich odległości w przestrzeni eksperymentalnej (te które znajdują się blisko siebie wykazują podobne właściwości fizykochemiczne). W celu określenia podobieństwa pomiędzy próbkami wykorzystuje się tzw. miary podobieństwa, które są matematyczną interpretacją odległości pomiędzy nimi. Wzrastająca kompleksowość danych pociąga za sobą potrzebę modyfikacji i rozwoju nowych metod eksploracyjnych oraz miar odległości. W związku z czym w niniejszej pracy doktorskiej skupiono się na modyfikacji algorytmu DBSCAN w celu eliminacji problemu błędnego przypisania obiektów brzegowych do odpowiednich grup w przypadku grup sąsiadujących ze sobą w przestrzeni eksperymentalnej. Modyfikacja algorytmu polegała na zmianie sposobu przetwarzania obiektów oraz przypisaniu obiektów brzegowych do grup na podstawie odległości euklidesowej pomiędzy obiektami brzegowymi, a środkami wyodrębnionych grup obiektów. Następnie skupiono się na rozwinięciu koncepcji nowej miary odległości (sij) pozwalającej porównywać ze sobą dwuwymiarowe chromatograficzne odciski palca, w których występuje problem koelucji substancji i przesunięć pików w czasie. W ostatniej części pracy rozważano problem niepewności pomiarowej towarzyszącej danym eksperymentalnym. Dotychczas, błąd pomiarowy był pomijanym elementem w trakcie analizy danych. Aktualnie rozwój algorytmów uwzględniających niepewności pomiarowe uzyskiwanych danych stanowi nowy trend w pracach naukowych. Korzystając z osiągnieć zaprezentowanych w [1], zaproponowano uwzględnienie niepewności pomiarowych modelowanych dla każdego obiektu np. w algorytmie DBSCAN, poprawiając efektywność metody