iterativeBMA

迭代贝叶斯模型平均算法

迭代贝叶斯模型平均(BMA)算法是一种变量选择和分类算法，应用于分类2类微阵列样本，如Yeung, Bumgarner和Raftery(生物信息学2005,21:2394-2402)所述。

作者	杨嘉怡，华盛顿大学，西雅图，华盛顿州，由Adrian Raftery和Ian Painter贡献
维护人员	杨嘉怡

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源(“//www.andersvercelli.com/biocLite.R”)biocLite(“iterativeBMA”)

迭代贝叶斯模型平均算法	PDF	R脚本
参考手册

biocViews	微阵列，生物信息学，分类
取决于	BMA，飞跃，Biobase
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许可证	GPL版本2或更高
URL	http://faculty.washington.edu/kayee/research.html
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发展历史	Bioconductor更新日志