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基于变系数模型的高维数据异同性识别方法研究
被引量：
2
1
作者
孙怡帆
王彩晶
罗梓烨
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2021年第5期136-146,共11页
随着信息技术的发展,高维数据日益丰富。现实中,很多高维数据由多个主体各异的数据集融合而成。如何准确识别出高维数据集间的异同性成为大数据分析的目标之一。本文提出了变系数模型下的高维数据整合分析方法。该方法可以同时对多个数...
随着信息技术的发展,高维数据日益丰富。现实中,很多高维数据由多个主体各异的数据集融合而成。如何准确识别出高维数据集间的异同性成为大数据分析的目标之一。本文提出了变系数模型下的高维数据整合分析方法。该方法可以同时对多个数据集进行变量选择和系数估计,并且能够自动识别出变量系数在数据集间的异同性。模拟结果表明本文方法在异同性识别、变量选择、系数估计和预测等方面明显优于对比方法。在肺癌致病基因识别的应用研究中,本文方法能够识别出具有生物解释的致病基因并发现了两种亚型之间的异同性。
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关键词
高维数据
异同性
变系数模型
整合分析
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题名
基于变系数模型的高维数据异同性识别方法研究
被引量：
2
1
作者
孙怡帆
王彩晶
罗梓烨
机构
中国人民大学统计学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2021年第5期136-146,共11页
基金
中国人民大学“中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金”(18XNB004)
文摘
随着信息技术的发展,高维数据日益丰富。现实中,很多高维数据由多个主体各异的数据集融合而成。如何准确识别出高维数据集间的异同性成为大数据分析的目标之一。本文提出了变系数模型下的高维数据整合分析方法。该方法可以同时对多个数据集进行变量选择和系数估计,并且能够自动识别出变量系数在数据集间的异同性。模拟结果表明本文方法在异同性识别、变量选择、系数估计和预测等方面明显优于对比方法。在肺癌致病基因识别的应用研究中,本文方法能够识别出具有生物解释的致病基因并发现了两种亚型之间的异同性。
关键词
高维数据
异同性
变系数模型
整合分析
Keywords
High Dimensional Data
Commonality and Difference
Varying-coefficient Model
Integrative Analysis
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变系数模型的高维数据异同性识别方法研究
孙怡帆
王彩晶
罗梓烨
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2021
2
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