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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

Y-h. Taguchi
July 18, 2018
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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

Y-h. Taguchi

July 18, 2018
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Transcript

  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