論文の概要: DiSC: Differential Spectral Clustering of Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05314v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 03:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:28:00.799156
• Title: DiSC: Differential Spectral Clustering of Features
• Title（参考訳）: DiSC: 特徴の差分スペクトルクラスタリング
• Authors: Ram Dyuthi Sristi, Gal Mishne, Ariel Jaffe
• Abstract要約: 条件を区別する特徴群を検出するためのデータ駆動型手法を開発した。 条件固有の特徴グラフ間で接続性が大きく異なるノードのサブセットを計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.111650988432555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Selecting subsets of features that differentiate between two conditions is a key task in a broad range of scientific domains. In many applications, the features of interest form clusters with similar effects on the data at hand. To recover such clusters we develop DiSC, a data-driven approach for detecting groups of features that differentiate between conditions. For each condition, we construct a graph whose nodes correspond to the features and whose weights are functions of the similarity between them for that condition. We then apply a spectral approach to compute subsets of nodes whose connectivity differs significantly between the condition-specific feature graphs. On the theoretical front, we analyze our approach with a toy example based on the stochastic block model. We evaluate DiSC on a variety of datasets, including MNIST, hyperspectral imaging, simulated scRNA-seq and task fMRI, and demonstrate that DiSC uncovers features that better differentiate between conditions compared to competing methods.
• Abstract（参考訳）: 2つの条件を区別する特徴のサブセットを選択することは、幅広い科学領域において重要な課題である。 多くのアプリケーションにおいて、興味ある特徴はデータに類似した影響を持つクラスタを形成する。 このようなクラスタを回復するために、条件を区別する特徴群を検出するデータ駆動型アプローチであるDiSCを開発した。 各条件について、ノードが特徴に対応し、重みがその条件に対するノード間の類似性の関数であるグラフを構築する。 次に、条件特異的特徴グラフと接続性が著しく異なるノードのサブセットを計算するためにスペクトルアプローチを適用する。 理論的には、確率ブロックモデルに基づくおもちゃの例を用いて、我々のアプローチを分析する。 我々は、MNIST、ハイパースペクトルイメージング、シミュレートされたscRNA-seq、タスクfMRIなど、様々なデータセット上でDiSCを評価し、DiSCが競合する手法と比較して、条件をよりよく区別する特徴を明らかにすることを実証した。

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