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Bayesian fuzzy clustering of colored graphs
Fabian J. Theis
Helmholtz Zentrum München German Research Center for Environmental Health
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3
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Bayesian Clustering
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Bayesian Framework
100%
Cluster Concept
100%
Fuzzy Cluster
100%
Fuzzy Extension
100%
Gene Ontology
100%
Gradient Method
100%
Graph Coloring
100%
Graph Structure
100%
Group Size
100%
Highly Connected
100%
Hypergraph
100%
Interaction Data
100%
Maximum a Posteriori Estimation
100%
Meta-information
100%
Multiple Clusters
100%
Multiplicative Update Rules
100%
Non-negative Matrix Factorization
100%
Number of Clusters
100%
Protein Complex
100%
Social Sciences
100%
Sparsely Connected
100%
Systems Biology
100%
Telecommunications
100%
Underlying Graph
100%
Unsupervised Clustering
100%
Computer Science
Bayesian Framework
100%
fuzzy cluster
100%
Fuzzy Clustering
100%
Gradient Descent
100%
Meta Information
100%
Multiple Cluster
100%
Multiplicative Update
100%
nonnegative matrix factorization
100%
Ontology
100%
Mathematics
Bayesian
100%
Clustering
100%
Factorization
100%
Hypergraphs
50%
Matrix (Mathematics)
50%
Multiplicative
50%
Posteriori
50%
Update Rule
50%
Neuroscience
Protein Complexes
100%