高维数据中有限混合模型特征选择的应用研究

邬伟三; 杨新宇

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在计算速度飞速发展的今天,统计学家们已经开始研究超高维和复杂的数据,尤其在生物信息学方面更显突出.相应的统计问题表现在观测数据中有很多的特征来自不同的子总体.在每个子总体中选择数量恰当的特征(变量)是得到好的模型预测的关键.本文基于稀疏正态线性模型(FMSL)理论,对基因转录组数据进行了分析,筛选出重要的特征变量.

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来源
《白城师范学院学报》 |2016年第11期|P.16-20|共5页
作者
邬伟三; 杨新宇;
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作者单位

白城师范学院数学与统计学院;

白城师范学院数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类应用统计数学;
关键词
有限混合模型; FMSL模型; 特征选择; 高维数据;

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