論文の概要: Scalable Randomized Kernel Methods for Multiview Data Integration and Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04692v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 16:14:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 14:23:33.796807
• Title: Scalable Randomized Kernel Methods for Multiview Data Integration and Prediction
• Title（参考訳）: マルチビューデータ統合と予測のためのスケーラブルランダム化カーネル法
• Authors: Sandra E. Safo and Han Lu
• Abstract要約: 複数のソースからのデータを協調的に関連づけるスケーラブルなランダム化カーネル手法を開発し、同時に結果を予測するか、ユニットを2つ以上のクラスに分類する。 提案手法は,多視点データにおける非線形関係を,臨床結果の予測とともにモデル化し,ビュー間の関係に最も寄与する変数や変数群を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.801208484529834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop scalable randomized kernel methods for jointly associating data from multiple sources and simultaneously predicting an outcome or classifying a unit into one of two or more classes. The proposed methods model nonlinear relationships in multiview data together with predicting a clinical outcome and are capable of identifying variables or groups of variables that best contribute to the relationships among the views. We use the idea that random Fourier bases can approximate shift-invariant kernel functions to construct nonlinear mappings of each view and we use these mappings and the outcome variable to learn view-independent low-dimensional representations. Through simulation studies, we show that the proposed methods outperform several other linear and nonlinear methods for multiview data integration. When the proposed methods were applied to gene expression, metabolomics, proteomics, and lipidomics data pertaining to COVID-19, we identified several molecular signatures forCOVID-19 status and severity. Results from our real data application and simulations with small sample sizes suggest that the proposed methods may be useful for small sample size problems. Availability: Our algorithms are implemented in Pytorch and interfaced in R and would be made available at: https://github.com/lasandrall/RandMVLearn.
• Abstract（参考訳）: 複数のソースからのデータを協調的に関連づけるスケーラブルなランダム化カーネル手法を開発し、同時に結果を予測するか、ユニットを2つ以上のクラスに分類する。 提案手法は,多視点データにおける非線形関係を,臨床結果の予測とともにモデル化し,ビュー間の関係に最も寄与する変数や変数群を同定する。 ランダムなフーリエ基底はシフト不変カーネル関数を近似して各ビューの非線形写像を構成することができ、これらの写像と結果変数を用いてビュー非依存の低次元表現を学習する。 シミュレーション研究により,提案手法は,他の線形・非線形手法よりも多視点データ統合に優れることを示した。 提案手法がcovid-19関連遺伝子発現,メタボロミクス,プロテオミクス,および脂質代謝データに適用されたとき,いくつかの分子シグネチャがcovid-19状態と重症度を示すことが判明した。 実データアプリケーションおよびサンプルサイズが小さいシミュレーションの結果から,提案手法がサンプルサイズ問題に有用である可能性が示唆された。 可用性: 私たちのアルゴリズムはPytorchで実装され、Rでインターフェースされています。

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