Nguyen Thi Kim Hue，Monica Chiogna。
年份：2021年，数量：22，版本：50，页码：1−53
摘要
我们提出了一种新的算法，称为PC-LPGM，用于学习离散变量上无向图形模型的结构，该算法的主要动机是模拟细胞基本功能下的生物过程，这通常涉及基因之间的复杂交互。我们证明了PC-LPGM在无限观测极限下的理论一致性，并讨论了其对模型误指定的鲁棒性。为了评估PC-LPGM在可获得相对适度样本量的情况下恢复图形真实结构的性能，进行了广泛的模拟研究，这也允许将我们的提案与其主要竞争对手进行比较。通过对两个实际数据集的分析，对该算法进行了生物验证。
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