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Gaussian mixture clustering and imputation of microarray data
Bioinformatics 2004 Apr 12;20(6):917-23
欠損値予測ものだった．アレイデータでの欠損値を PCA(っていうか SVD), k-NN 法を使った欠損値，そして彼らの使っている GMC(Gaussian mixture clustering) を使った結果で解析している．混合ガウス分布のパラメータは EM 法を使って求めており，何個のガウス分布で近似するのかは，2〜8個の中で最適なものを選んでいる．GMC で予測するのが一番良かったと結論している

SVD, k-NN, GMC ともに言える事だけど，何個のパラメータで予測するのかを決めるのかが鍵になると思う．この論文では正解を知った上で何個が最適化を見せているのだが，本番データでは分かる由も無い．ただ，MDL(Minimum description length) や AIC(Akaike Information Criteria) を使って最適パラメータ数を設定することは可能かもしれない．その意味では MDL/AIC との相性が良いと思われる，この論文の方法は悪くないと思った．

心の安寧とは別問題．特に親にとって

(有機)水銀が一部の自閉症の原因ではないかと言われ，キレート剤が効くという話がある(http://www.kcn.ne.jp/~gauss/env/tb3.html)．また，この水銀源として三種混合ワクチン(MMR)の防腐剤として使われているチロメサール(thiromesal)が挙げられています．これに関して Institute of Medicine of the National Academies がチロメサール(thiromesal)と自閉症(autisum) の因果関係は認められないと結論したようです．

The committee concludes that the body of epidemiological evidence favors rejection of a causal relationship between the MMR vaccine and autism.

ただ，注射に水銀って気持ちのイイもんじゃないので，thiromesal 廃止の方向に向かって欲しいなぁと感じます