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基于GEMS算法的潜变量高斯图模型结构学习
被引量:
2
1
作者
郑倩贞
徐平峰
曹蕾
《东北师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第2期37-41,共5页
考虑了潜变量高斯图模型下的结构学习(模型选择)问题,即存在潜变量时可观测变量间相互关系的估计问题.简要介绍了高斯图模型及潜变量高斯图模型下的LVglasso方法,给出了GEMS(广义期望模型选择)算法结合LVglasso下潜变量图模型选择的算...
考虑了潜变量高斯图模型下的结构学习(模型选择)问题,即存在潜变量时可观测变量间相互关系的估计问题.简要介绍了高斯图模型及潜变量高斯图模型下的LVglasso方法,给出了GEMS(广义期望模型选择)算法结合LVglasso下潜变量图模型选择的算法步骤.通过模拟,发现GEMS结合LVglasso方法在模型选择速度上比EM(期望最大化)算法有明显优势,并分析了拟南芥植物基因数据,估计了各基因间的条件相关性.
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关键词
GEMS算法
潜变量高斯图模型
lvglasso
方法
结构学习
下载PDF
职称材料
题名
基于GEMS算法的潜变量高斯图模型结构学习
被引量:
2
1
作者
郑倩贞
徐平峰
曹蕾
机构
长春工业大学数学与统计学院
出处
《东北师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第2期37-41,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11571050,11701043,11871013)
吉林省教育厅科学技术研究项目(吉教科合字[2016]第315号).
文摘
考虑了潜变量高斯图模型下的结构学习(模型选择)问题,即存在潜变量时可观测变量间相互关系的估计问题.简要介绍了高斯图模型及潜变量高斯图模型下的LVglasso方法,给出了GEMS(广义期望模型选择)算法结合LVglasso下潜变量图模型选择的算法步骤.通过模拟,发现GEMS结合LVglasso方法在模型选择速度上比EM(期望最大化)算法有明显优势,并分析了拟南芥植物基因数据,估计了各基因间的条件相关性.
关键词
GEMS算法
潜变量高斯图模型
lvglasso
方法
结构学习
Keywords
GEMS
latent-variable Gaussian graphical model
lvglasso
structure learning
分类号
O21 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GEMS算法的潜变量高斯图模型结构学习
郑倩贞
徐平峰
曹蕾
《东北师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021
2
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