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贝叶斯聚类在基因表达谱知识挖掘中的应用
被引:23
作者
:
包雷
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机构:
清华大学生物科学与技术系,清华大学生物科学与技术系,清华大学生物科学与技术系北京,北京,北京
包雷
李泽
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清华大学生物科学与技术系,清华大学生物科学与技术系,清华大学生物科学与技术系北京,北京,北京
李泽
孙之荣
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清华大学生物科学与技术系,清华大学生物科学与技术系,清华大学生物科学与技术系北京,北京,北京
孙之荣
机构
:
[1]
清华大学生物科学与技术系,清华大学生物科学与技术系,清华大学生物科学与技术系北京,北京,北京
来源
:
生物物理学报
|
2002年
/ 01期
关键词
:
基因表达谱;
聚类算法;
数据挖掘;
AUTOCLASS程序;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
Q344.13 [];
学科分类号
:
摘要
:
在大规模基因表达谱的数据分析中引入了一种全新的基于贝叶斯模型的聚类算法。从生物学背景出发 ,研究了该算法应用在大规模基因表达谱中的理论基础和算法优越性 ,并应用该算法对两个公共的基因表达数据集进行了知识再挖掘。结果表明 ,与其他聚类算法相比 ,该算法在知识发现方面具有显著的优越性。挖掘出的生物学知识对该领域研究人员的实验设计也有一定的启发性
引用
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页码:66 / 70
页数:5
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