Abstract-Med den ökande tillgängligheten av olika sensortekniker, har vi nu tillgång till stora mängder multi-block (även kallad multi-set, multi-relationell, eller multi-view) data som behöver analyseras gemensamt för att utforska sina latenta anslutningar. Olika delanalysmetoder har spelat en allt viktigare roll för analysen av sådana kopplade data. I detta dokument ger vi först en kort genomgång av befintliga matrisbaserade (tvåvägs) komponentanalysmetoder för den gemensamma analysen av sådana data med fokus på biomedicinska tillämpningar. Sedan diskuterar vi deras viktiga tillägg och generalisering till multi-block multiway (tensor) data. Vi visar hur begränsade multiblock tensor nedbrytningsmetoder kan extrahera liknande eller statistiskt beroende gemensamma funktioner som delas av alla block, genom att införliva multiway naturen av data. Särskild vikt läggs vid flexibel gemensam och individuell funktionsanalys av multiblocksdata i syfte att samtidigt extrahera gemensamma och individuella latenta komponenter med önskade egenskaper och typer av mångfald. Illustrativa exempel ges för att visa deras effektivitet för biomedicinsk dataanalys. Index Terms-(Multiway) blind source separation (BSS), (multilinjär) oberoende komponentanalys, icke-negativ/sparse matris / tensor factorizations, grupp och gemensam oberoende komponentanalys, oberoende vektoranalys (IVA), CPD (PARAFAC) nedbrytningar, begränsade Tucker decompositions för multi-block data, datafusion, analys av multi-relationella data. • Guoxu Zhou är med laboratoriet för avancerad hjärnsignalbehandling, RIKEN, Hjärnforskningsinstitutet,
Tekniker som syftar till att behandla multiway naturen av dessa data är ett ämne för intensiv forskning; i detta sammanhang, matris / tensor nedbrytningsmetoder har framgångsrikt använts för biomedicinsk dataanalys REF.
Linked Component Analysis from Matrices to High Order Tensors: Applications to Biomedical Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}