論文の概要: Diffusion State Distances: Multitemporal Analysis, Fast Algorithms, and
Applications to Biological Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03616v1
- Date: Sat, 7 Mar 2020 17:43:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 19:04:32.501864
- Title: Diffusion State Distances: Multitemporal Analysis, Fast Algorithms, and
Applications to Biological Networks
- Title（参考訳）: 拡散状態距離:多時間解析、高速アルゴリズムおよび生体ネットワークへの応用
- Authors: Lenore Cowen, Kapil Devkota, Xiaozhe Hu, James M. Murphy, and Kaiyi Wu
- Abstract要約: 本稿では拡散状態距離(DSD)と呼ばれるデータ依存計量を開発し解析する。
関連する拡散法とは異なり、DSDは時間スケールにまたがる情報を取り入れており、本質的なデータ構造をパラメータフリーで推論することができる。
また, DSDによるデノゲーションと次元低減のための新しいアルゴリズムを提案し, 解析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.398990860654113
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-dependent metrics are powerful tools for learning the underlying
structure of high-dimensional data. This article develops and analyzes a
data-dependent metric known as diffusion state distance (DSD), which compares
points using a data-driven diffusion process. Unlike related diffusion methods,
DSDs incorporate information across time scales, which allows for the intrinsic
data structure to be inferred in a parameter-free manner. This article develops
a theory for DSD based on the multitemporal emergence of mesoscopic equilibria
in the underlying diffusion process. New algorithms for denoising and dimension
reduction with DSD are also proposed and analyzed. These approaches are based
on a weighted spectral decomposition of the underlying diffusion process, and
experiments on synthetic datasets and real biological networks illustrate the
efficacy of the proposed algorithms in terms of both speed and accuracy.
Throughout, comparisons with related methods are made, in order to illustrate
the distinct advantages of DSD for datasets exhibiting multiscale structure.
- Abstract（参考訳）: データ依存メトリクスは、高次元データの基盤構造を学ぶための強力なツールである。
本稿では,データ駆動拡散過程を用いて点を比較する拡散状態距離(dsd)と呼ばれるデータ依存メトリックを開発し,解析する。
関連する拡散法とは異なり、DSDは時間スケールにまたがる情報を取り入れ、本質的なデータ構造をパラメータフリーで推論することができる。
本稿では,拡散過程におけるメソスコピック平衡の多時的出現に基づくDSDの理論を考察する。
また, DSDによるデノゲーションと次元低減のための新しいアルゴリズムを提案し, 解析した。
これらのアプローチは、基礎となる拡散過程の重み付けされたスペクトル分解に基づいており、合成データセットと実際の生物学的ネットワークの実験では、速度と精度の両方の観点から提案アルゴリズムの有効性が示されている。
全体として、マルチスケール構造を示すデータセットに対するDSDの明確な利点を示すため、関連する手法との比較を行う。
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