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内在的

swMATH ID: 37515
软件作者: 弗朗西斯科·丹蒂
描述: intRinsic:基于模型估计数据集内在维度的R包。在大多数降维技术中,估计数据集的内在维数是一个基本步骤。本文说明了intRinsic,这是一个R包,它实现了数据集内在维度的新颖的、最先进的、基于lihood的估计器。具体来说,这个包中包括的方法是TWO-NN、Gride和Hidalgo模型。为了便于访问这些新颖的估算器,该软件包包含一些高级、直观的函数,这些函数依赖于更广泛的高效低级例程集。intRinsic包含两类模型:同质和异质内禀维估值器。第一类包含TWO-NN和Gride模型。专用于这两种方法的函数在频率学家和贝叶斯框架下进行推理。在第二类中,我们发现了Hidalgo,一种贝叶斯混合模型,它实现了一个高效的Gibbs采样器。在讨论了理论背景之后,我们在模拟数据集上演示了模型的性能。这样,我们可以通过将结果与实际情况进行比较来评估结果。然后,我们使用该软件包来研究从著名的微阵列实验中获得的Alon数据集的内在维度。我们展示了同质和异质内在维度的估计如何使我们获得关于数据集拓扑结构的有价值的见解。学科:
主页: https://arxiv.org/abs/2202.11425
依赖项: R(右)
关键词: arXiv_状态.CO;arXiv_状态ME;R(右);R包;固有维数;希达尔戈模型;基于似然的估计量
相关软件: Rdimtools工具;ggplot2;HiDimDA公司;分形(fractaldim);化学需氧量;Rtsne公司;联合排名;情势图;内部维度;标识符;非线性T系列;RcppArmadillo公司;卢比;芝士咖啡;dyndimred公司;FNN公司;RDR工具箱;R(右)
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标准条款

1出版物描述软件 年份
intRinsic:R包,用于基于模型估计数据集的内在维度arXiv公司
弗朗西斯科·丹蒂
2021