Es difícil identificar la modificación de histonas a partir de conjuntos de datos que contienen datos de secuenciación de alto rendimiento. Aunque se han desarrollado varios métodos para identificar la modificación de histonas, la mayoría de estos métodos no son específicos para la modificación de histonas, sino que son métodos generales que tienen como objetivo identificar la unión de proteínas al genoma. En este estudio, la descomposición tensorial (TD) y la extracción de características no supervisada basada en el análisis de componentes principales (PCA) con desviación estándar optimizada se aplicaron con éxito a la expresión génica y la metilación del ADN. El método propuesto se utilizó para identificar la modificación de histonas. La modificación de histonas a lo largo del genoma se agrupa dentro de la región de longitud . Considerando los componentes principales (PC) o los vectores de valor singular (SVV) que el PCA o el TD atribuyen a las muestras, podemos seleccionar los PC o SVV atribuidos a las regiones. Los PC y SVV seleccionados atribuyen -valores a las regiones, y los -valores ajustados se utilizan para seleccionar regiones. El método propuesto identificó con éxito varias modificaciones de histonas y superó a varios métodos de vanguardia. Se espera que este método sirva como un método estándar de facto para identificar la modificación de histonas. Para garantizar la reproducibilidad y asegurar que el análisis sistemático de nuestro estudio sea aplicable a conjuntos de datos de diferentes experimentos de expresión génica, hemos puesto nuestras herramientas públicamente disponibles para su descarga desde gitHub.