論文の概要: Capturing patterns of variation unique to a specific dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08157v1
• Date: Fri, 16 Apr 2021 15:07:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 18:47:39.438094
• Title: Capturing patterns of variation unique to a specific dataset
• Title（参考訳）: 特定のデータセット特有の変動パターンをキャプチャする
• Authors: Robin Tu, Alexander H. Foss, Sihai D. Zhao
• Abstract要約: 対象データセットの1つ以上の比較データセットに対する低次元表現を同定するチューニングフリー手法を提案する。 複数の実験で、単一のバックグラウンドデータセットを持つUCAが、様々なチューニングパラメータを持つcPCAと同じような結果を達成することを示しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Capturing patterns of variation present in a dataset is important in exploratory data analysis and unsupervised learning. Contrastive dimension reduction methods, such as contrastive principal component analysis (cPCA), find patterns unique to a target dataset of interest by contrasting with a carefully chosen background dataset representing unwanted or uninteresting variation. However, such methods typically require a tuning parameter that governs the level of contrast, and it is unclear how to choose this parameter objectively. Furthermore, it is frequently of interest to contrast against multiple backgrounds, which is difficult to accomplish with existing methods. We propose unique component analysis (UCA), a tuning-free method that identifies low-dimensional representations of a target dataset relative to one or more comparison datasets. It is computationally efficient even with large numbers of features. We show in several experiments that UCA with a single background dataset achieves similar results compared to cPCA with various tuning parameters, and that UCA with multiple individual background datasets is superior to both cPCA with any single background data and cPCA with a pooled background dataset.
• Abstract（参考訳）: 探索的データ分析と教師なし学習では,データセットに存在する変動パターンを捉えることが重要である。 対照的な主成分分析(cPCA)のような対照的な次元削減手法は、意図しない、あるいは興味のない変動を表す慎重に選択された背景データセットと対比することにより、対象とする関心のデータセットに固有のパターンを見つける。 しかし、そのような方法は通常、コントラストのレベルを規定するチューニングパラメータを必要とし、このパラメータを客観的に選択する方法は不明である。 さらに、既存の手法では達成が難しい複数の背景と対比することは、しばしば関心がある。 本研究では,1つ以上の比較データセットに対して,対象データセットの低次元表現を識別する一意成分分析(UCA)を提案する。 多数の特徴があっても計算効率が良い。 いくつかの実験において、単一のバックグラウンドデータセットを持つUCAは、様々なチューニングパラメータを持つcPCAと比較して同様の結果が得られることを示し、複数のバックグラウンドデータセットを持つUCAは、単一のバックグラウンドデータを持つcPCAと、プールされたバックグラウンドデータセットを持つcPCAの両方よりも優れていることを示した。

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