論文の概要: Approximate kNN Classification for Biomedical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02149v1
- Date: Thu, 3 Dec 2020 18:30:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 14:48:32.225133
- Title: Approximate kNN Classification for Biomedical Data
- Title（参考訳）: バイオメディカルデータのための近似kNN分類
- Authors: Panagiotis Anagnostou, Petros T. Barmbas, Aristidis G. Vrahatis and
Sotiris K. Tasoulis
- Abstract要約: Single-cell RNA-seq (scRNA-seq) は、将来性はあるが重要な計算課題を持つDNAシークエンシング技術である。
scRNA-seqデータにおけるkNN分類のタスクに近似した近接探索アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1852406625172218
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We are in the era where the Big Data analytics has changed the way of
interpreting the various biomedical phenomena, and as the generated data
increase, the need for new machine learning methods to handle this evolution
grows. An indicative example is the single-cell RNA-seq (scRNA-seq), an
emerging DNA sequencing technology with promising capabilities but significant
computational challenges due to the large-scaled generated data. Regarding the
classification process for scRNA-seq data, an appropriate method is the k
Nearest Neighbor (kNN) classifier since it is usually utilized for large-scale
prediction tasks due to its simplicity, minimal parameterization, and
model-free nature. However, the ultra-high dimensionality that characterizes
scRNA-seq impose a computational bottleneck, while prediction power can be
affected by the "Curse of Dimensionality". In this work, we proposed the
utilization of approximate nearest neighbor search algorithms for the task of
kNN classification in scRNA-seq data focusing on a particular methodology
tailored for high dimensional data. We argue that even relaxed approximate
solutions will not affect the prediction performance significantly. The
experimental results confirm the original assumption by offering the potential
for broader applicability.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータ分析が様々なバイオメディカル現象の解釈方法を変えた時代であり、生成されたデータが増えるにつれて、この進化を扱うための新しい機械学習手法の必要性が高まっています。
例えば、単一細胞RNA-seq (scRNA-seq) は、期待できる能力を持つが、大規模に生成されたデータによる計算上の大きな課題を持つ新しいDNAシークエンシング技術である。
scrna-seqデータの分類プロセスについては、その単純性、最小パラメータ化、モデルフリーな性質から、通常大規模予測タスクに使用されるため、k近傍 (knn) 分類法が適当である。
しかし、scRNA-seqを特徴付ける超高次元性は計算ボトルネックを課し、予測力は「次元の曲線」の影響を受けうる。
本研究では,cRNA-seqデータにおけるkNN分類のタスクに近接した近傍探索アルゴリズムを用いて,高次元データに適した特定の手法を提案する。
緩和された近似解でさえ予測性能に大きな影響を与えない。
実験結果は, 広く適用可能な可能性を提供することにより, 当初の仮定を確認した。
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