clustering_1

clustering_1.md

Klastry kluczy MACCS wygenerowane przez sklastrowanie wektorów, które wygenerowałem dla każdego bitu z MACCS.

Każdy klaster jest opisany SMARTem związku (czasami jest "?", to może być artefakt rdkit którego używałem), który jest najbliżej środka klastru. Pod obrazkiem zamieściłem listy wszystkich kluczy w danym klastrze.

Każdy SMARTS (klucz MACCS) reprezentuję ok. 5 strukturami które do niego pasują. Czyli na każdy klaster przypada ok 5*ilość_kluczy_w_klastrze obrazków.

Zamieszczam też dwa klastrowania. Czy są jakieś różnice pomiędzy nimi?

Na końcu zamieściłem wyniki klasyfikacji 5ht6

Klastrowanie nr. 1

Cluster 0

## Cluster 1

## Cluster 2

## Cluster 3

## Cluster 4

## Cluster 5

## Cluster 6

## Cluster 7

## Cluster 8

## Cluster 9

## Cluster 10

## Cluster 11

Klastrowanie nr. 2

Cluster 0

## Cluster 1

## Cluster 2

## Cluster 3

## Cluster 4

## Cluster 5

## Cluster 6

## Cluster 7

## Cluster 8

## Cluster 9

## Cluster 10

## Cluster 11

Wyniki klasyfikacji

• 5ht6 + MACCS: 89% (SVM z jądrem Jaccarda)
• 5ht6 + MACCS12 : 82% (SVM z jądrem Jaccarda)
• 5ht6 + MACCS-concat: 90% (SVM liniowy)

, gdzie:

MACCS12 - MACCS po sklastrowaniu kluczy wg tego klastrowania MACCS-concat - MACCS gdzie każdy bit został zamieniony na wektor (20 wymiarowy) z rzutowania, co tworzy 166*20 wymiarową reprezentacje