原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为了进一步提高双聚类结果的性能,提出了一种基于变分贝叶斯的半监督双聚类算法.首先,在双聚类过程中引入了行和列的辅助信息,并提出了相应的联合分布概率模型;然后基于变分贝叶斯学习方法对联合概率分布中的参数进行估计;最后,通过合成数据集和真实的基因表达式数据集对提出的算法性能进行评估.实验表明,提出的算法在进行双聚类分析时,其归一化互信息量明显优于相关的双聚类算法.
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文献信息
篇名 一种基于变分贝叶斯的半监督双聚类算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 双聚类算法 变分贝叶斯 半监督学习 概率模型
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2299-2301
页数 3页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.08.014
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 邱玉辉 西南大学计算机与信息科学学院 82 1462 16.0 36.0
2 蒲国林 四川文理学院计算机学院 43 929 11.0 30.0
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研究主题发展历程
节点文献
双聚类算法
变分贝叶斯
半监督学习
概率模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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