SSLB公司 swMATH ID: 40225 软件作者: Gemma E.Moran。;罗奇科娃,维罗尼卡;爱德华一世乔治。 描述: 钉板拉索双聚类。双聚类方法同时对样本及其相关特征进行分组。这样,双聚类方法不同于传统的聚类方法,后者利用整个特征集来区分样本组。双聚类的动机应用包括基因组数据,其目标是根据患者的基因表达谱对患者或样本进行聚类;以及推荐系统,这些系统根据客户的产品偏好对客户进行分组。感兴趣的双聚类通常表现为数据矩阵的秩-1子矩阵。这个子矩阵检测问题可以看作是一个因子分析问题,其中因子和载荷都是稀疏的。本文提出了一种新的双聚类方法,称为Spike-and-Slab-Lasso双聚类(SSLB),该方法利用Ročková和George extit的Spike-nd-Slab-Lasso(J.Amer.Statist.Assoc.}113(2018)431-444)来找到数据矩阵的稀疏分解。在自动选择双集群数量之前,SSLB还集成了一个印度自助餐流程。许多双聚类方法都假设潜在双聚类的大小;要么假设两个星团的大小都相同,要么假设两个星团非常大或非常小。相反,SSLB可以适应寻找具有连续大小的双星团。SSLB是通过具有变步长的快速EM算法实现的。在各种模拟设置中,SSLB优于其他双聚类方法。我们将SSLB应用于微阵列数据集和单细胞RNA测序数据集,并强调SSLB可以恢复数据中具有生物学意义的结构。SSLB软件以R/C++包的形式提供,网址为{https://github.com/gemoran/SSLB}. 主页: https://github.com/gemoran/SSLB 源代码: https://github.com/gemoran/SSLB 依赖项: R(右) 关键词: 贝叶斯;双聚类;因子分析;分层建模;尖头拉索;变量选择 相关软件: 格尔姆奈特;FABIA公司;clusterProfiler(群集探查器);块簇;GeneSrF公司;BicAT公司;双集群;ElemStatLearn(电子状态学习);乔托;童子军;空间实验;预防卒中;MBC手册;LBFGS-B型;生物导体;超级学习者;玻璃制品;格拉索;格林特网;COSA公司 引用于: 4文件 标准条款 1出版物描述软件,包括1出版物以zbMATH为单位 年份 钉板拉索双集群。 Zbl 1498.62122号杰玛·E·莫兰。;维罗尼卡罗奇科娃;爱德华一世乔治。 2021 全部的 前5名10位作者引用 2 杰玛·E·莫兰。 1 约瑟夫·安东内利。 1 雷·白 1 玛丽·波兰德。 1 陈勇 1 爱德华一世乔治。 1 龚廷南 1 大卫·里索 1 维罗尼卡罗奇科娃 1 安德烈亚·索托桑蒂 3篇连载文章中引用 2 应用统计学年鉴 1 美国统计协会杂志 1 多元分析杂志 在2个字段中引用 4 统计学(62-XX) 1 线性代数和多线性代数;矩阵理论(15-XX) 按年份列出的引文