DNA甲基化微阵列的非参数贝叶斯聚类算法

摘要：

面向Illumina GoldenGate甲基化微阵列数据提出了一种基于模型的聚类算法.算法通过建立贝塔无限混合模型,采用Dirichlet过程作为先验,实现了基于数据和模型的聚类结构的建立,实验结果表明该算法能够有效估计出聚类类别个数、每个聚类类别的混合权重、每个聚类类别的特征等信息,达到比较理想的聚类效果.

关键词：DNA 甲基化微阵列、Dirichlet过程、贝塔混合模型、吉布斯抽样

所属期刊栏目：38

资助基金：中央高校业务专项基金2010QNA50,2010QNA47

在线出版日期：2013-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1709-1713