講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-09 16:45
テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法の一細胞RNA-seq解析への応用 ○田口善弘(中大) IBISML2019-26 |
抄録 |
(和) |
$x_{ij} in mathbb{R}^{N times M}$を要素にもつ行列と$x_{ik} in mathbb{R}^{N times K}$を要素にもつ行列を統合的に解析する方法として正準相関分析があるが、ここでは$x_{ijk} = x_{ij}cdot x_{ik} in mathbb{R}^{N times M times K}$を要素にもつ三階のテンソルにテンソル分解を用いて統合的に解析する方法を提案する。また、この場合、テンソルが大きくなりすぎる場合、添字の和を取って$x_{jk} =sum_i x_{ijk} in mathbb{R}^{M times K}$を要素にもつ行列を特異値分解することでテンソル分解を近似する方法を提案する。これは正準相関分析とよく似た解析になっているが違いがあることを指摘する。この方法を一細胞RNA-seqの解析に用いた例を紹介する。 |
(英) |
Cannonical correlation analysis (CCA) is known to integrate two matrices, each of which have elements, $x_{ij} in mathbb{R}^{N times M}$ and $x_{ik} in mathbb{R}^{N times K}$, respectively. Here we propose an alternative method that applies tensor decomposition (TD) to the three mode tensor defined as $x_{ijk} = x_{ij}cdot x_{ik} in mathbb{R}^{N times M times K}$ instead of CCA. Furthermore, when the generated tensor is too large, singular value decomposition is applied to the matirx defined as $x_{jk} =sum_i x_{ijk} in mathbb{R}^{M times K}$ in order to approximate TD. Finally, proposed method is applied to integrated analysis of single cell RNA-seq data set. |
キーワード |
(和) |
テンソル分解 / 変数選択 / 一細胞RNA-seq / / / / / |
(英) |
tensor decomposition / feature selection / single cell RNA-seq / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 360, IBISML2019-26, pp. 55-59, 2020年1月. |
資料番号 |
IBISML2019-26 |
発行日 |
2020-01-02 (IBISML) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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