基于贪心EM的模体预测算法

论文主要研究了Motif预测的算法,在贪心EM预测算法基础上进行分析优化,并制定新的预测方法。工作重点是在参数的初始化,对参数模型的重新划分并引入Kd-树的层次聚类的方法,建立新算法。预测结果表明,在预测较大数据集方面PKGE算法有一定的优势,尤其是对同一物种的序列预测具有更强的搜索和分类能力,在没有改变时间复杂度的前提下显著地提高了搜索的效率。