Penalized logistic normal multinomial factor analyzers for high dimensional compositional data
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé

 
 
 Model-based clustering utilizes a finite mixture model to identify underlying patterns or clusters across samples. A finite mixture model is a convex combination of two or more distributions, where appropriate distributions are chosen depending on the type of the data. Recently, there has been a great interest in clustering human microbiome data. Microbiome data are compositional (yielding relative abundance) and are high-dimensional. Previously, a family of logistic normal multinomial factor analyzers (LNM-FA) for model-based clus- tering of high-dimensional microbiome data was proposed via a factor analyzer structure. This reduced the number of parameters and computation overhead compared to a traditional mixtures of logistic normal multinomial models. Here, we propose a penalized LNM-FA (PLNM-FA) model by utilizing lasso regularization to each entry of the loading matrix. This introduces further parsimony compared to LNM-FA and also estimates the number of latent factors simultaneously. Parameter estimation is done using a variational variant of the alternating expectation conditional maximization algorithm to maximize the penalized maximum likelihood. The performance of proposed algorithm is evaluated using simula- tion studies and real data.
 Journal of Statistical Research 2022, Vol. 56, No. 2, pp.185-216 
 
 
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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