K- साधनों जैसे क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के परिणामों पर डिस्क्रिमिनेटल एनालिसिस (DA) का उपयोग करने के लिए औचित्य, यदि कोई हो, जैसा कि मैं समय-समय पर साहित्य में देखता हूं (मूल रूप से मानसिक विकारों के नैदानिक उपप्रकार पर)?
यह आम तौर पर क्लस्टर निर्माण के दौरान उपयोग किए जाने वाले चर पर समूह के अंतर के लिए परीक्षण करने की अनुशंसा नहीं की जाती है क्योंकि वे बीच-बीच में (श्रेणी के भीतर) जड़ता के अधिकतमकरण (प्रतिक्रिया। न्यूनतमकरण) का समर्थन करते हैं। इसलिए, जब तक हम व्यक्तियों को निचले आयाम के एक फैक्टरियल स्पेस में एम्बेड करने और इस तरह के विभाजन के "सामान्यता" का एक विचार प्राप्त करने की तलाश नहीं करते, तब तक मैं भविष्य कहनेवाला डीए के अतिरिक्त मूल्य की पूरी तरह से सराहना करना सुनिश्चित नहीं हूं। लेकिन इस मामले में भी, क्लस्टर विश्लेषण मौलिक रूप से एक खोजपूर्ण उपकरण बना हुआ है, इसलिए पहली बार में स्कोरिंग नियम को आगे बढ़ाने के लिए वर्ग सदस्यता का उपयोग इस तरह से गणना की जाती है कि यह अजीब लगता है।
प्रासंगिक कागजात के लिए कोई सिफारिशें, विचार या संकेत?
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: cran.r-project.org/web/packages/adegenet/vignettes/…