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Normal Mixture Model with General Linear Regressive Restriction: Applied to Microarray Gene Clustering
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  • Normal Mixture Model with General Linear Regressive Restriction: Applied to Microarray Gene Clustering
  • Normal Mixture Model with General Linear Regressive Restriction: Applied to Microarray Gene Clustering
저자명
Kim. Seung-Gu
간행물명
한국통계학회 논문집
권/호정보
2007년|14권 1호|pp.205-213 (9 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In this paper, the normal mixture model subjected to general linear restriction for component-means based on linear regression is proposed, and its fitting method by EM algorithm and Lagrange multiplier is provided. This model is applied to gene clustering of microarray expression data, which demonstrates it has very good performances for real data set. This model also allows to obtain the clusters that an analyst wants to find out in the fashion that the hypothesis for component-means is represented by the design matrices and the linear restriction matrices.