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软件作者:(例如:马克·史密斯、安东·梅尔)
软件简介:
套索:通过套索对成分数据进行相关推断。
结果:在本文中,我们首先讨论了成分数据潜在变量的相关定义。
在此基础上,我们提出了一种基于最小二乘法的新方法CCLasso,用以从宏基因组数据中推断组分数据潜在变量的相关网络。
利用增广拉格朗日方法中的一种有效的交替方向算法来求解优化问题。
仿真结果表明,CCLasso算法在成分数据的边缘恢复方面优于现有的SparCC方法。
该方法与SparCC在估算人类微生物群落项目中微生物种类的相关网络方面也有较好的比较。
可用性和实现:CCLasso是开源的,可以从gnulgplv3下的https://github.com/huayingfang/CCLasso免费获得。
引用描述软件的已发表文章:
(例如,对于GAP:“GAP 4型系统组织代数算法”,Zbl 0918.68050)
描述软件的关键词:(例如:格氏基、有限元法、偏微分方程等)
适用领域:(如:教育、金融、工程等)
对其他软件的依赖性:(例如:Maple、Matlab等)
当前版本:(例如:1.2)
许可条款:(例如:GPL、商业等)
编程语言:(如:Java、C++、Python等)
操作系统:(例如:Linux、Windows XP等)
接口:(例如:Gnuplot export、C library等)
评论:
更新软件CCLasso:http://swmath.org/software/34287
SOI-软件对象标识符(DOI):
SVOI-软件版本对象id:
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