Dans de nombreux domaines d'application de l'analyse de donnees ou de la recherche d'information, il est utile de grouper de facon non supervisee des objets par similarite sans qu'il soit aise de les representer par des vecteurs de proprietes numeriques. En biologie moleculaire, la similarite permet de capturer soit la structure complexe des objets (cas des molecules ou des sequences) soit la semantique de leur description (cas des maladies ou des genes). De nombreuses mesures de similarite ont ete proposees mais une fois converties en dissimilarite en vue du clustering, ces mesures ne presentent pas forcement les bonnes proprietes d'une metrique. Le clustering d'objets pour lesquels on ne dispose que d'une matrice de dissimilarite requiert d'utiliser des methodes adequates. Nous proposons ici une evaluation comparative du clustering de genes sur la base d'une mesure de similarite semantique sur les termes de la Gene Ontology, IntelliGO. Nous nous appuyons sur quatre benchmarks que nous avons definis pour comparer les performances du clustering hierarchique ascendant, du clustering C-means flou, et du clustering apres plongement de la matrice de dissimilarite dans un espace Euclidien. Nous utilisons precisement une methode de plongement qui tient compte du fait que la dissimilarite n'est pas une vraie metrique.
['Rachid Hafiane', 'Malika Smaïl-Tabbone', 'Marie-Dominique Devignes', 'Salvatore Tabbone']
Clustering optimal de gènes fondé sur une mesure de similarité sémantique