颗粒MDI swMATH ID: 35255 软件作者： 内森·坎宁安；吉姆·格里芬（Jim E.Griffin）。；Wild，David L。 描述： ParticleMDI：多数据集聚类分析的粒子蒙特卡罗方法，用于癌症亚型识别。我们提出了一种新的非参数贝叶斯方法，用于在观测单元具有来自多个来源的数据的情况下进行聚类分析。我们的方法使用粒子Gibbs采样器进行推断，其中簇分配是使用Gibbs取样器内的条件粒子过滤器联合更新的，从而改进了MCMC链的混合。我们开发了几种方法来提高算法的计算性能。这些方法可以在不牺牲准确性的情况下实现超过一个数量级的性能改进，并且可以更广泛地应用于具有单个数据集的混合模型的贝叶斯推理。我们使用癌症基因组图谱中的样本，将我们的算法应用于243名肾透明细胞癌患者的风险队列发现，这些样本包含基因表达、拷贝数变异、DNA甲基化、蛋白质表达和microRNA数据。我们确定了4种不同的共识亚型，并显示它们对生存率有预测作用（p<0.0001）。 主页： https://link.springer.com/article/10.1007/s11634-020-00401-y 源代码： https://github.com/nathancunn/ParticleMDI.jl 依赖项： 朱莉娅 关键词： 聚类分析;混合物模型;贝叶斯推断;粒子蒙特卡罗 相关软件： ggplot2;聚类组学;多俱乐部;侦察机 引用于： 1文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 ParticleMDI：多数据集聚类分析的粒子蒙特卡罗方法，用于癌症亚型识别。 Zbl 1474.62384号内森·坎宁安;Jim E.格里芬。;Wild，David L。 2020 3位作者引用 1 内森·坎宁安 1 Jim E.格里芬。 1 Wild，David L。 连载1篇 1 数据分析和分类进展。ADAC公司 在2个字段中引用 1 统计学（62-XX） 1 数值分析（65-XX） 按年份列出的引文