A family of mixture models for biclustering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biclustering is used for simultaneous clustering of the observations and variables when there is no group structure known a priori. It is being increasingly used in bioinformatics, text analytics, and so on. Previously, biclustering has been introduced in a model‐based clustering framework by utilizing a structure similar to a mixture of factor analyzers. In such models, observed variables are modeled using a latent variable that is assumed to be from . Clustering of variables are introduced by imposing constraints on the entries of the factor loading matrix to be 0 and 1 that results in block diagonal covariance matrices. However, this approach is overly restrictive as off‐diagonal elements in the blocks of the covariance matrices can only be 1 which can lead to unsatisfactory model fit on complex data. Here, the latent variable is assumed to be from a where is a diagonal matrix. This ensures that the off‐diagonal terms in the block matrices within the covariance matrices are non‐zero and not restricted to be 1. This leads to a superior model fit on complex data. A family of models is developed by imposing constraints on the components of the covariance matrix. For parameter estimation, an alternating expectation conditional maximization (AECM) algorithm is used. Finally, the proposed method is illustrated using simulated and real datasets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle