【摘 要】
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高斯图模型(GaussianGraphicalModels)理论是描述观测变量间相互关系的重要方法。在生物信息等领域，高昂的实验成本导致观测样本量远小于变量数目，使得传统方法不可行。本文利
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高斯图模型(GaussianGraphicalModels)理论是描述观测变量间相互关系的重要方法。在生物信息等领域，高昂的实验成本导致观测样本量远小于变量数目，使得传统方法不可行。本文利用生物网络的稀疏性，结合高斯图模型的性质，提出了三种针对小样本情形的无向图学习算法，给出了算法的具体实现步骤，并讨论了各自的复杂度。本文还利用随机模拟的方法，生成无向图及其上多元正态分布的数据，进而对新算法和传统算法进行了比较。最后，本文对三种算法进行了讨论。
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