Fugu-MT 論文翻訳(概要): Biclustering Methods via Sparse Penalty

論文の概要: Biclustering Methods via Sparse Penalty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14388v2
Date: Thu, 31 Aug 2023 15:13:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-01 11:30:29.433144
Title: Biclustering Methods via Sparse Penalty
Title（参考訳）: スパースペナルティによるビクラスタリング法
Authors: Jiqiang Wang
Abstract要約: 主にSSVD(sparse SVD)法に着目し,新たなスパースペナルティ「Prenet penalty」を試みた。シミュレーション実験では,異なる種類の生成データセット(空間と次元の異なる)を試し,1層近似を試みた。最後に,本手法の動作を示すために,実際の遺伝子発現データを用いた。
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: In this paper, we first reviewed several biclustering methods that are used to identify the most significant clusters in gene expression data. Here we mainly focused on the SSVD(sparse SVD) method and tried a new sparse penalty named "Prenet penalty" which has been used only in factor analysis to gain sparsity. Then in the simulation study, we tried different types of generated datasets (with different sparsity and dimension) and tried 1-layer approximation then for k-layers which shows the mixed Prenet penalty is very effective for non-overlapped data. Finally, we used some real gene expression data to show the behavior of our methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,遺伝子発現データにおいて最も重要なクラスターを同定するために用いられる複数のバイクラスタ法を初めて検討した。そこで我々は主にSSVD(sparse SVD)法に焦点をあて,スパース解析にのみ用いられる「プレネットペナルティ」という新たなスパースペナルティを試行した。次に, シミュレーション研究において, 異なる種類の生成データセットを実験し, 非オーバーラップデータに対して, 混合プリネットペナルティが極めて有効であることを示すk層に対して, 1層近似を試みた。最後に,本手法の動作を示すために,実際の遺伝子発現データを用いた。

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