[ Switch to English ]

О разложении матриц при помощи метода стохастического градиентного спуска в приложении к задаче направляемой классификации микрочипов

Никулин В.Н.
 pdf (776K)  / Список литературы

Многомерные данные, при использовании значительно большего количества признаков относительно меньшего числа наблюдений, порождают хорошо известную проблему переопределённой задачи. В связи с этим, представляется целесообразным описание данных в терминах меньшего числа мета-признаков, которые вычисляются при помощи так называемых матричных факторизаций. Такие факторизации способствуют уменьшению случайного шума при сохранении наиболее существенной информации. Три новых и взаимосвязанных метода предложены в этой статье: 1) факторизационный механизм градиентного спуска с двумя (согласно размерности микрочипа) гибкими и адаптируемыми параметрами обучения, включая явные формулы их автоматического пересчета, 2) непараметрический критерий для отбора количества факторов, и 3) неотрицательная модификация градиентной факторизации, которая не требует дополнительных вычислительных затрат в сравнении с базовой моделью. Мы иллюстрируем эффективность предложенных методов в приложении к задаче направляемой классификации данных в области биоинформатики.

Ключевые слова: матричная факторизация, ненаправляемое обучение, количество факторов, непараметрический критерий, неотрицательность, оставить одного извне, классификация
Цитата: Никулин В.Н. О разложении матриц при помощи метода стохастического градиентного спуска в приложении к задаче направляемой классификации микрочипов // Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 2, с. 131-140
Citation in English: Nikulin V.N. On the stochastic gradient descent matrix factorization in application to the supervised classification of microarrays // Computer Research and Modeling, 2013, vol. 5, no. 2, pp. 131-140
DOI: 10.20537/2076-7633-2013-5-2-131-140
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/2006/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.
Цитирований: 4 (РИНЦ).

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus

Copyright © 2009–2020 Институт компьютерных исследований