テンソル分解を用いた教師無し学習による 変数選択法のバイオインフォマティクスへの応用

シンポジウムタイトル：「統計・機械学習の交わりと拡がり」 ウェブページ：https://sites.google.com/site/workshop201808/ でのポスター発表のスポットライトプレゼンテーション

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1. テンソル分解を用いた教師無し学習による 変数選択法のバイオインフォマティクスへの応用 中央大学物理学科 田口善弘
2. × x ij x il x ij ×x il x ijl Tensor decomposition G x ik1 x jk2 x lk3 x ijl =x ij ×x il ≒Σk1,k2,k3 G k1,k2,k3 x ik1 x jk2 x lk3 i:sample j:gene expression l：methylation gene expression methylation
3. Demonstration using synthetic data set 50 50 1000 +20%ノイズ 50 100%noise No correlations No correlations ＋ ＋ 50 +20%ノイズ 50×1000 ×1000 tensor Tensor decomposition
4. u l1i1 l 1 =1 1≦i 50 ≦ l 1 =2 l 1 =3 u l2i2 l 2 =1 l 2 =2 u l3i3 l 3 =1 l 3 =2 1≦j 1000 ≦ 1≦l 1000 ≦ samples Gene expression methylation