Många verkliga nätverksproblem rör ofta multivariata nodala attribut som bild, textual och multi-view funktion vektorer på noder, snarare än enkla univariat nodal attribut. De befintliga grafuppskattningsmetoder som bygger på Gaussiska grafiska modeller och kovariance val algoritmer kan inte hantera sådana data, inte heller kan de teorier som utvecklats kring sådana metoder direkt tillämpas. I detta dokument föreslår vi en ny principiell ram för uppskattning av grafer från multiattributdata. I stället för att uppskatta den partiella korrelationen som i nuvarande litteratur, uppskattar vår metod de partiella kanoniska korrelationer som naturligt tillgodoser komplexa knutpunkter. Beräkningsmässigt ger vi en effektiv algoritm som använder multiattributstrukturen. Teoretiskt sett ger vi tillräckliga villkor som garanterar konsekvent grafåtervinning. Omfattande simuleringsstudier visar hur vår metod fungerar under olika förhållanden. Dessutom tillhandahåller vi illustrativa applikationer för att avtäcka genreglerande nätverk från gen- och proteinprofiler, och avtäcka hjärnans konnektivitetsgraf från funktionell magnetisk resonanstomografi data.
I Ref föreslog författarna en ny principiell ram för uppskattning av grafer från multiattributdata.
Graph Estimation From Multi-attribute Data
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}