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English(EN) Dynamics-Based Intrinsic Signal Model for High-Dimensional, Small-Sample Data

新模型从高维、小样本数据中提取信号

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种从高维、小样本数据中提取信号的新方法，该方法将变量视为代表潜在多元动力学的样本坐标空间中的点。这种方法转置数据，并使用奇异值分解（SVD）和田口（Taguchi）特征选择，通过外推到零样本极限来识别持久分量作为内在信号。该方法已成功应用于由随机耦合强度全局耦合映射生成的合成数据，并随后应用于癌症基因组图谱（TCGA）泛肾脏基因表达数据，从中提取了高维基因表达数据中的相关信号分量。 AI

影响 该方法可以改进复杂生物学和其他高维数据集中的信号提取，可能有助于基因组学等领域的AI驱动研究。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新的统计数据分析方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Yoh-ichi Mototake, Y-h. Taguchi ·

    面向高维、小样本数据的基于动力学的内在信号模型

    arXiv:2304.06522v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Signal extraction is difficult when the number of variables $N$ is much larger than the number of observations $M$. We address this problem under the working hypothesis that an empirical dataset consists of states sampled …

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