已閱讀1頁,還剩37頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、對于多個基因位點的高階交互作用研究,經(jīng)常會遇到參數(shù)維數(shù)高,然而樣本量相對較小的問題??朔@個問題的一個方法是通過組合多位點基因型,將多個基因型合并成較少的類別,從而達(dá)到降維的目的。組合劃分方法(CPM)、多因子降維法(MDR)等都屬于這種方法。這些方法的一個共同特點是將高維基因型合并劃分成K=2類,因而是最大限度的一種降維方法,但是對于多位點復(fù)雜的基因交互作用,劃分成兩類可能會丟失某些交互作用信息,因而合并基因型之后的統(tǒng)計檢驗可能會損失
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- k-瓶頸斯坦納樹快速近似算法.pdf
- 聚類分析中k-均值方法的研究.pdf
- K-近鄰、K-均值及其在文本分類中的應(yīng)用.pdf
- 組合數(shù)學(xué)中的K-路徑問題研究.pdf
- 基于嚴(yán)格K-最臨近集的聚類算法及其分析.pdf
- K-中心點和K-均值聚類算法研究.pdf
- K-前綴樹全文搜索方法及其應(yīng)用.pdf
- 時空K-匿名集的關(guān)聯(lián)規(guī)則概率化挖掘方法.pdf
- K-均值聚類算法的改進(jìn)及其應(yīng)用.pdf
- 基于改進(jìn)K-均值算法的入侵檢測方法研究.pdf
- K-均值聚類算法的研究與分析.pdf
- Clifford分析中的k-正則函數(shù).pdf
- 時間序列中的k-支配skyline算法研究.pdf
- K-通道流與其改進(jìn)算法.pdf
- 針對k-匿名隱私數(shù)據(jù)的判定樹和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的研究.pdf
- 基于PKLDA模型和k-支配Skyline算法的查詢優(yōu)化研究.pdf
- 基于k-近鄰算法的圖像與文本互檢索方法.pdf
- HEVC幀內(nèi)預(yù)測中的快速塊劃分及模式?jīng)Q策優(yōu)化算法.pdf
- 新型二次PE-,k-方法與二次EPE-,k-方法.pdf
- 模式分類的K-近鄰方法.pdf
評論
0/150
提交評論