Faktoranalys (FA) ger linjära faktorer som beskriver sambanden mellan enskilda variabler i en datamängd. Vi utvidgar denna klassiska formulering till linjära faktorer som beskriver sambanden mellan grupper av variabler, där varje grupp representerar antingen en uppsättning relaterade variabler eller en datauppsättning. Modellen utökar också naturligt kanonisk korrelationsanalys till mer än två uppsättningar, på ett sätt som är mer flexibelt än tidigare förlängningar. Vår lösning är formulerad som en varierad slutledning av en latent variabel modell med strukturell sparhet, och den består av två hierarkiska nivåer: 1) de högre nivå modellerna förhållandet mellan grupperna och 2) de lägre modellerna de observerade variablerna med tanke på den högre nivån. Vi visar att den resulterande lösningen löser problemet med gruppfaktorn (GFA) exakt, överträffar alternativa FA-baserade lösningar samt enklare implementeringar av GFA. Metoden demonstreras på två life science datas, den ena om hjärnaktivering och den andra om systembiologi, som illustrerar dess tillämplighet på analysen av olika typer av högdimensionella datakällor. Index Terms-Factor analys (FA), multiview lärande, probabilistiska algoritmer, strukturerad sparhet.
Klami m.fl. REF föreslog en modell för gruppanalys och formulerade sin lösning som en variationsmässig slutsats av en latent variabel modell med strukturell gleshet.
Group Factor Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}