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摘要:
面向Illumina GoldenGate甲基化微阵列数据提出了一种基于模型的聚类算法.算法通过建立贝塔无限混合模型,采用Dirichlet过程作为先验,实现了基于数据和模型的聚类结构的建立,实验结果表明该算法能够有效估计出聚类类别个数、每个聚类类别的混合权重、每个聚类类别的特征等信息,达到比较理想的聚类效果.
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核心点
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感受性曲线
非均衡样本
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数据挖掘
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推荐算法
谱聚类
朴素贝叶斯
增量式更新
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 DNA甲基化微阵列的非参数贝叶斯聚类算法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 DNA 甲基化微阵列 Dirichlet过程 贝塔混合模型 吉布斯抽样
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1709-1713
页数 5页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1004.2012.01709
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘辉 46 342 10.0 17.0
2 张林 23 141 6.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
DNA 甲基化微阵列
Dirichlet过程
贝塔混合模型
吉布斯抽样
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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自动化学报
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0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
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