【摘 要】
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该文讨论了如何从数据出发进行有向图结构学习的问题.该文回顾了现有的基于独立性的有向图学习算法;提出了图分解的算法,给出了算法的具体实现步骤及理论依据,比较了该算法与
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该文讨论了如何从数据出发进行有向图结构学习的问题.该文回顾了现有的基于独立性的有向图学习算法;提出了图分解的算法,给出了算法的具体实现步骤及理论依据,比较了该算法与以前算法的优劣之处.该文还指出了如何产生有向图上服从多元正态分布的随机数据,并用这种数据作数值模拟,结果显示,图分解算法具有较高的效率和准确度.该文又讨论了小样本情况下的处理方法,给出了基因芯片数据的分析结果.该文又引入了相互信息量的方法,指出了它在算法中的应用.最后,该文对图分解算法涉及的一些问题进行了讨论.
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