Hallo Forum,
ich suche einen Auswertungsansatz, sekundär dann ein passendes R package.
Wir bekommen demnächst zu einer noch unklaren Zahl von Patienten jeweils etwa 45 Laborwerte und die Frage ist, ob sich aus diesen 45 Werten eine Gruppenstruktur ableiten kann, ob sich also einige Patienten hinsichtlich der Laborwerte ähnlicher sind als andere Gruppen von Patienten. Das klingt nach einer einfachen hierarchischen Clusteranalyse. Es gibt aber gar keinen Grund anzunehmen, dass alle 45 Werte zu Klassifizierung beitragen. Wenn beispielsweise nur 5 der Variablen/Spalten geeignet sind, eine besonders klare Clusterstruktur herzustellen, dann reicht mir das völlig.
Kennt Ihr ein Verfahren des unsupervised learning das nach einer Clusterstruktur sucht und zugleich eine feature selection vornimmt?
Den Stichprobenumfang kenne ich noch nicht, das wird dann das zweite Problem werden. Aber derzeit habe ich keinen Dunst, wie man das überhaupt angehen sollte.
LG,
Bernhard
Suche Methode für unsupervised learning mit feature selection
Moderator: consuli
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
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