変分ベイズ法による遺伝子発現データのクラスタリング
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概要
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遺伝子発現データを解析する手法として,階層的クラスタリング法,k平均法,自己組織化写像などの手法が用いられている.これらのアルゴリズムは,k平均法におけるクラスタ数のような,いくつかのパラメータに大きく依存する.しかし,そのようなパラメータを,データだけから決定する数理的手段はない.本研究では,混合主成分分析モデルを変分ベイズ法を用いて学習することによって,この問題を解決する.提案手法では,自由エネルギー基準に基づいて,いくつかの良いクラスタリング結果が選択される.そして,選択された結果のアンサンブルをとることによって,最終的なクラスタリング結果を得る.提案手法を枯草菌の胞子形成時における遺伝子発現パターンに適用した結果,事前知識を用いることなく,生物学的に妥当なクラスタリング結果を得ることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-12
著者
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大学院大学
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
小林 和夫
奈良先端大
-
小笠原 直毅
奈良先端科学技術大学院大学
-
吉岡 琢
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
吉岡 琢
奈良先端科学技術大学院大学
-
大羽 成征
京都大学情報学研究科:科学技術振興機構
-
森岡 涼子
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
小林 和夫
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大
-
小笠原 直毅
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
小林 和夫
奈良先端科学技術大学院大学・情報科学研究科
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