論文の概要: Finite Mixtures of Multivariate Poisson-Log Normal Factor Analyzers for Clustering Count Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07762v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 21:23:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 16:21:57.575577
• Title: Finite Mixtures of Multivariate Poisson-Log Normal Factor Analyzers for Clustering Count Data
• Title（参考訳）: 多変量ポアソン対数正規因子分析器のクラスタリング数データに対する有限混合
• Authors: Andrea Payne, Anjali Silva, Steven J. Rothstein, Paul D. McNicholas, Sanjeena Subedi
• Abstract要約: 因子分析モデルの混合に基づく8種類の擬似混合モデルについて紹介する。 提案モデルはRNAシークエンシング研究から得られた離散的なデータをクラスタリングする文脈において探索される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8499685241219366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A mixture of multivariate Poisson-log normal factor analyzers is introduced by imposing constraints on the covariance matrix, which resulted in flexible models for clustering purposes. In particular, a class of eight parsimonious mixture models based on the mixtures of factor analyzers model are introduced. Variational Gaussian approximation is used for parameter estimation, and information criteria are used for model selection. The proposed models are explored in the context of clustering discrete data arising from RNA sequencing studies. Using real and simulated data, the models are shown to give favourable clustering performance. The GitHub R package for this work is available at https://github.com/anjalisilva/mixMPLNFA and is released under the open-source MIT license.
• Abstract（参考訳）: 多変量poisson-log正規因子分析器の混合は、共分散行列に制約を課すことで導入され、クラスタ化のための柔軟なモデルとなった。 特に、因子分析モデルの混合に基づく8つの調和混合モデルのクラスを導入する。 変分ガウス近似はパラメータ推定に使われ、情報基準はモデル選択に使用される。 提案モデルは,rnaシーケンシング研究から生じる離散データのクラスタリングの文脈で検討された。 実データとシミュレーションデータを用いて、モデルが好適なクラスタリング性能を示すことを示す。 この作業のためのgithub rパッケージは、https://github.com/anjalisilva/mixmplnfaで入手できる。

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