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背景：監視されていないファジークラスタリング（UFC）分析は、指定された類似性測定に従って多次元特徴空間でオブジェクトをグループ化する数学的手法であり、それにより、プロトタイプまたは重心によって表すことができる類似のデータポイントのクラスターを生成します。 方法：精神障害の臨床研究は、影響を受ける個人と影響を受けていない個人を区別するため、動物行動研究のための包含/除外基準（カットオフ行動基準[CBC]）アプローチを設計しました。研究集団を2つの行動パラダイムでの行動に従って明らかに影響を受けると明らかに影響を受けていない個人に分類する効果は、統計的に有意でした。 結果：ここで、以前の研究からの生データは、実験モデルのCBCの概念の妥当性を客観的にテストする手段としてUFCアルゴリズムにさらされました。最初のUFCアルゴリズムは、2つの明らかに離散したクラスターを生成しました。2番目のアルゴリズムは、明確に影響を受け、部分的に影響を受け、明らかに影響を受けていないと指定された動物に対応する3つのクラスターを生成しました。動作データに加えて生理学的データのアルゴリズムは、個別のクラスターを引き出すことができませんでした。 結論：UFC分析により、CBCの概念的競合をサポートするデータが生成され、以前の行動研究に追加の妥当性が与えられます。
背景：監視されていないファジークラスタリング（UFC）分析は、指定された類似性測定に従って多次元特徴空間でオブジェクトをグループ化する数学的手法であり、それにより、プロトタイプまたは重心によって表すことができる類似のデータポイントのクラスターを生成します。 方法：精神障害の臨床研究は、影響を受ける個人と影響を受けていない個人を区別するため、動物行動研究のための包含/除外基準（カットオフ行動基準[CBC]）アプローチを設計しました。研究集団を2つの行動パラダイムでの行動に従って明らかに影響を受けると明らかに影響を受けていない個人に分類する効果は、統計的に有意でした。 結果：ここで、以前の研究からの生データは、実験モデルのCBCの概念の妥当性を客観的にテストする手段としてUFCアルゴリズムにさらされました。最初のUFCアルゴリズムは、2つの明らかに離散したクラスターを生成しました。2番目のアルゴリズムは、明確に影響を受け、部分的に影響を受け、明らかに影響を受けていないと指定された動物に対応する3つのクラスターを生成しました。動作データに加えて生理学的データのアルゴリズムは、個別のクラスターを引き出すことができませんでした。 結論：UFC分析により、CBCの概念的競合をサポートするデータが生成され、以前の行動研究に追加の妥当性が与えられます。
BACKGROUND: Unsupervised fuzzy clustering (UFC) analysis is a mathematical technique that groups together objects in the multidimensional feature space according to a specified similarity measurement, thereby yielding clusters of similar data points that can be represented by a set of prototypes or centroids. METHODS: Since clinical studies of mental disorders distinguish between affected and unaffected individuals, we designed an inclusion/exclusion criteria (cutoff behavioral criteria [CBC]) approach for animal behavioral studies. The effect of classifying the study population into clearly affected versus clearly unaffected individuals according to behaviors on two behavioral paradigms was statistically significant. RESULTS: Here the raw data from previous studies were subjected to UFC algorithms as a means of objectively testing the validity of the concept of the CBC for our experimental model. The first UFC algorithm yielded two clearly discrete clusters, found to consist almost exclusively of the exposed animals in the one and unexposed animals in the other. The second algorithm yielded three clusters corresponding to animals designated as clearly affected, partially affected, and clearly unaffected. The algorithm for physiological data in addition to behavioral data failed to elicit discrete clusters. CONCLUSIONS: The UFC analysis yielded data that support the conceptual contention of the CBC and lends additional validity to our previous behavioral studies.
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