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基于Dirichlet过程无限混合模型的基因表达数据聚类算法 被引量：1

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摘要 Dirichlet过程作为一种典型的变参数贝叶斯模型,基于该过程进行的聚类分析无需预先确定聚类数,聚类数作为模型中的参数由模型和数据自主计算得出,因而成为机器学习研究领域中的一个研究热点,可用于海量数据的聚类分析。文章建立Dirichlet过程无限混合模型对DNA基因表达数据展开了聚类分析。模拟测试数据集和急性白血病的DNA基因表达测试数据集的实验结果表明,Dirichlet过程无限混合模型能够准确地估计出数据中的聚类数。
作者 张林 刘辉
机构地区 中国矿业大学信息与电气工程学院
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第4期27-29,共3页 Statistics & Decision
基金 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010QNA47 2010QNA50) 霍英东基金会青年教师基金资助项目(121066)
关键词 聚类 Dirichlet过程 混合模型 马尔科夫-蒙特卡罗
分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

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共引文献8

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引证文献1

统计与决策
2012年 第4期

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