Vi anser att problemet med att uppskatta flera relaterade Gaussiska grafiska modeller från en högdimensionell datauppsättning med observationer som tillhör olika klasser. Vi föreslår den gemensamma grafiska lasso, som lånar styrka över klasserna för att uppskatta flera grafiska modeller som delar vissa egenskaper, såsom platser eller vikter av nonzero kanter. Vårt tillvägagångssätt bygger på att maximera en straffbar logsannolikhet. Vi använder generaliserade smält lasso eller grupp lasso sanktioner, och implementera en snabb ADMM algoritm för att lösa motsvarande konvexa optimeringsproblem. Den föreslagna metodens prestanda illustreras genom simulerade och verkliga dataexempel.
REF använde ADMM för att uppskatta flera precisionsmatriser med parvis smält lasso straff och grupp lasso straff.
The joint graphical lasso for inverse covariance estimation across multiple classes
{'venue': 'Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology', 'journal': 'Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}