Utvecklingen av datainsamlingsmetoder resulterar i datamängder med hög dimension, där diskriminering är ett viktigt och vanligt förekommande problem som är avgörande för att lösa när data med hög dimension är heterogena (icke-gemensam variansstruktur för klasser). Ett exempel på detta är att klassificera mikrobiella livsmiljöpreferenser baserat på användning av kodon/bi-kodon. Habitatpreferens är viktigt att studera för evolutionära genetiska relationer och kan hjälpa industrin att producera specifika enzymer. De flesta klassificeringsförfaranden antar homogenitet (gemensam variansstruktur för alla klasser), vilket inte garanteras i de flesta datamängder med hög dimension. Vi har infört legaliserad eliminering i partiella minst kvadrat tillsammans med QDA (rePLS-QDA) för det parsimoniska variabla urvalet och klassificeringen av högdimensionella heterogena datamängder baserade på nyligen införd legaliserad eliminering för variabelt urval i partiella minst kvadrater (rePLS) och heterogena klassificeringsförfaranden fyrsidiga diskriminantanalys (QDA). En jämförelse av föreslagna och befintliga metoder görs över den simulerade datamängden. Dessutom genomförs det föreslagna förfarandet för att klassificera mikrobiella livsmiljöpreferenser genom användning av kodon/bi-kodon. Fem bakteriella livsmiljöer (Aquatic, Host Associated, Multiple, Specialized och Terrestrial) är modellerade. Varje livsmiljös klassificeringsnoggrannhet är tillfredsställande och varierar mellan 89,1 % och 100 % på testdata. Intressant användning av kodon/bi-kodon, deras ömsesidiga interaktioner som är inflytelserika för respektive livsmiljöpreferenser identifieras. Den föreslagna metoden gav också resultat som överensstämmer med kända biologiska egenskaper som kommer att hjälpa forskare att bättre förstå olika arter.
Mehmood och Rasheed REF klassificerade mikrobiella miljöpreferenser, baserat på användning av kodon/ bi- kodon.
Multivariate Procedure for Variable Selection and Classification of High Dimensional Heterogeneous Data
{'venue': None, 'journal': 'Communications for Statistical Applications and Methods', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}