【摘 要】
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在度量网络节点间的相关性时,偏相关系数因能区分直接相关性与间接相关性得到广泛的应用。高斯图模型是一种重要的无向图模型,然而当样本数目(n)小于变量数量(P)时不再适用。
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在度量网络节点间的相关性时,偏相关系数因能区分直接相关性与间接相关性得到广泛的应用。高斯图模型是一种重要的无向图模型,然而当样本数目(n)小于变量数量(P)时不再适用。研究针对此类问题,讨论了改进的高斯图模型算法。在处理高维数据时,提出了基于偏相关系数的路径相容稳定(PC-stable)算法,通过与改进的高斯图模型算法进行实验模拟对比,显示所提出的新算法,即基于PC-stable的偏相关系数算法构建的网络具有更高的精度。最后运用所提出的算法构建了一个生物网络,并对网络进行说明。
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