論文の概要: Beta-CoRM: A Bayesian Approach for $n$-gram Profiles Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11558v3
• Date: Mon, 2 Sep 2024 02:24:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 07:30:16.704090
• Title: Beta-CoRM: A Bayesian Approach for $n$-gram Profiles Analysis
• Title（参考訳）: Beta-CoRM:$n$-gramプロファイル分析のためのベイズ的アプローチ
• Authors: José A. Perusquía, Jim E. Griffin, Cristiano Villa,
• Abstract要約: 提案したモデリングの柔軟性により、生成モデルにおける特徴選択への簡単なアプローチを考えることができる。 スライスサンプリングアルゴリズムは高速な推論手順のために導出され、合成および実データシナリオに適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: $n$-gram profiles have been successfully and widely used to analyse long sequences of potentially differing lengths for clustering or classification. Mainly, machine learning algorithms have been used for this purpose but, despite their predictive performance, these methods cannot discover hidden structures or provide a full probabilistic representation of the data. A novel class of Bayesian generative models designed for $n$-gram profiles used as binary attributes have been designed to address this. The flexibility of the proposed modelling allows to consider a straightforward approach to feature selection in the generative model. Furthermore, a slice sampling algorithm is derived for a fast inferential procedure, which is applied to synthetic and real data scenarios and shows that feature selection can improve classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: $n$-gramプロファイルは、クラスタリングや分類のために、潜在的に異なる長さの長いシーケンスを分析するのに成功し、広く利用されている。 主に、この目的のために機械学習アルゴリズムが使われているが、予測性能にもかかわらず、これらの手法は隠れた構造を発見したり、データの完全な確率的表現を提供することはできない。 バイナリ属性として使われる$n$-gramプロファイルのために設計されたベイズ生成モデルの新しいクラスが、この問題に対処するために設計されている。 提案したモデリングの柔軟性により、生成モデルにおける特徴選択への簡単なアプローチを考えることができる。 さらに,合成および実データシナリオに適用した高速な推論手順のためにスライスサンプリングアルゴリズムを導出し,特徴選択が分類精度を向上させることを示す。

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