КЛАССИФИКАЦИЯ ДАННЫХ ВЫБОРОК

1. Система (100) классификации для классификации биомолекулярных данных, содержащая:
- вход для приема данных измерений, содержащих измерения множества численных признаков (102) выборки, которая должна быть классифицирована, и множества соответствующих оценок (104) ошибок соответствующих из множества численных признаков;
- статистический модуль (106) для ассоциирования соответствующих функций (108) плотности распределения вероятностей с соответствующими из множества численных признаков, при этом соответствующие функции плотности распределения вероятностей зависят от соответствующих оценок ошибок соответствующих численных признаков;
- модуль (110) репликации для формирования множества возмущенных реплик (112) выборки, причем возмущенные реплики содержат возмущенные признаки, при этом соответствующие из множества численных признаков являются произвольно возмущенными согласно соответствующим надлежащим функциям плотности распределения вероятностей, чтобы получать возмущенные признаки;
- классификатор (114) для классификации соответствующих из множества возмущенных реплик на основе возмущенных признаков и посредством применения заранее определенных критериев классификации, чтобы получать классифицированные реплики (116), при этом каждая классифицированная реплика имеет ассоциированный класс;
- анализатор (118) для классификации выборки, которая должна быть классифицирована, на основе статистического анализа множества классифицированных реплик (116), чтобы получать классификацию (120) выборок.
2. Система классификации по п.1, в которой анализатор выполнен с возможностью вычисления значения, указывающего на правдоподобность того, что выборка принадлежит конкретному классу.
3. Система классификации по п.2, в которой анализатор выполнен с возможностью вычисления множества значений правдоподобия, при этом каждое соответствующее значение правдоподобия указывает на правдоподобность того, что выборка принадлежит соответствующему конкретному классу.
4. Система классификации по п.1, в которой анализатор содержит средство для установления класса, ассоциированного с наибольшим числом возмущенных реплик, и средство для классификации выборки согласно классу, имеющему наибольшее число возмущенных реплик.
5. Система классификации по п.1, в которой соответствующие функции плотности распределения вероятностей являются соответствующими нормальными распределениями с соответствующими средними квадратическими отклонениями на основе оценок ошибок, и в которой модуль репликации содержит средство для формирования значения согласно одному из соответствующих нормальных распределений, чтобы получать возмущенный признак.
6. Система классификации по п.1, в которой классификатор содержит классификатор на основе ближайшего среднего.
7. Система классификации по п.1, в которой классификатор выполнен с возможностью применения соответствующих весовых коэффициентов к соответствующим из множества численных признаков отдельных реплик на основе соответствующих оценок ошибок соответствующих численных признаков, при этом влияние численных признаков, имеющих большую оценку ошибки, уменьшается по сравнению с влиянием численных признаков, имеющих меньшую оценку ошибки.
8. Система классификации по п.1, в которой ввод выполнен с возможностью приема данных измерений, содержащих, по меньшей мере, одно из следующего:
- данные экспрессии генов, данные транскрипта ДНК и протеомические данные.
9. Система классификации по п.1, дополнительно содержащая модуль считывания образца для предоставления данных измерений во ввод.
10. Система классификации по п.1, дополнительно содержащая клиническую систему поддержки принятия решений, при этом клиническая система поддержки принятия решений выполнена с возможностью приема классификации выборок и предоставления диагностики на основе классификации выборок.
11. Система классификации по п.1, дополнительно содержащая:
- формирователь наборов обучающих данных для формирования набора обучающих данных, при этом формирователь наборов обучающих данных выполнен с возможностью включения множества реплик в набор обучающих данных; и
- обучающий модуль для обучения классификатора на наборе обучающих данных, чтобы получать обученный классификатор, подходящий для классификации новой выборки и/или реплик новой выборки.
12. Способ классификации биомолекулярных данных, содержащий этапы, на которых:
- принимают (202) данные измерений, содержащие измерения множества численных признаков (102) выборки, которая должна быть классифицирована, и множества соответствующих оценок (104) ошибок соответствующих из множества численных признаков;
- ассоциируют (204) соответствующие функции (108) плотности распределения вероятностей с соответствующими из множества численных признаков, при этом соответствующие функции плотности распределения вероятностей зависят от соответствующих оценок ошибок соответствующих численных признаков;
- формируют (206) множество возмущенных реплик (112) выборки, причем возмущенные реплики содержат возмущенные признаки, при этом соответствующие из множества численных признаков являются произвольно возмущенными согласно соответствующим надлежащим функциям плотности распределения вероятностей, чтобы получать возмущенные признаки;
- классифицируют (208) соответствующие из множества возмущенных реплик на основе возмущенных признаков и посредством применения заранее определенных критериев классификации, чтобы получать классифицированные реплики (116), при этом каждая классифицированная реплика имеет ассоциированный класс;
- классифицируют (210) выборку, которая должна быть классифицирована, на основе статистического анализа классифицированных реплик (116), чтобы получать классификацию (120) выборок.
13. Компьютерный программный продукт, содержащий машиночитаемые инструкции, которые, при исполнении их процессором, приводят к осуществлению упомянутым процессором способа по п.12.