异构相异性联合嵌入中的保真度 - 可通约性权衡
统计方法学
2016-01-05 v3
摘要
在各种数据设置中，有必要比较来自不同数据源的观测值。我们假设数据处于相异性表示形式，并研究一种联合嵌入方法，该方法能产生异构相异性的可通约表示。我们进一步假设存在来自不同条件的“匹配”观测值，出于推断目的可将其视为高度相似。联合嵌入导致了保真度（条件内相异性的保持）和可通约性（匹配观测值之间条件间相异性的保持）的联合优化。我们表明，使用加权原始应力作为多维标度的目标函数，可以使这两个标准之间的权衡显式化。在我们的研究中，我们使用权重参数 来控制权衡，并选择匹配检测作为推断任务。我们的结果表明，相对于推断任务最优的权重不同于可通约性和保真度的等权重，且所提出的加权嵌入方案在统计功效方面提供了显著改进。
引用
@article{arxiv.1306.1977,
title = {Fidelity-Commensurability Tradeoff in Joint Embedding of Disparate Dissimilarities},
author = {Sancar Adali and Carey E. Priebe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.1977},
year = {2016}
}