Abstract-Real världen data förvärvas ofta som en samling av matriser snarare än som en enda matris. Sådana multi-block data är naturligt kopplade och vanligtvis delar vissa gemensamma funktioner och samtidigt uppvisar sina egna individuella funktioner, som återspeglar den bakgrund i vilken de mäts och samlas in. För att utnyttja datans länkade karaktär föreslår vi en ny ram för gemensam och individuell funktionsextraktion (CIFE) som identifierar och separerar de gemensamma och individuella egenskaperna från multiblocksdata. Två effektiva algoritmer som kallas gemensam ortogonal extraktion (COBE) föreslås för att extrahera den gemensamma grund som delas med alla data, oberoende av om antalet gemensamma komponenter anges eller inte. Utvinning av funktioner utförs sedan separat på de gemensamma och individuella subrymderna, genom integrering av dimensionalitetsreduktion och teknik för separation av blinda källor. Omfattande experimentella resultat på både syntetiska och verkliga data visar på betydande fördelar med den föreslagna CIFE-metoden jämfört med den senaste tekniken.
Inspirerad av JIVE, Zhou et al. REF använde en vanlig ortogonal extraktionsalgoritm (COBE) för att identifiera och separera delade och individuella funktioner.
Group Component Analysis for Multiblock Data: Common and Individual Feature Extraction
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume: 27, Issue: 11, Nov. 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}