高斯图模型在配对数据问题中的应用

高斯图模型现今常通过联合学习其独立结构，应用于共享相同变量的组间比较。我们考虑恰有两个相关组且关联结构由一族适用于配对数据问题的着色高斯图模型所表示的情形。为学习这两个相关图及其跨图关联结构，我们实现了融合图lasso罚函数。我们对该方法进行了全面分析，特别关注若干相关子模型类所起的作用。由此，我们提供了一套广泛应用于配对数据问题的高斯图模型工具。这些包括有助于指定罚函数值以获得lasso解路径的结果，以及一个求解融合图lasso优化问题的ADMM算法。最后，我们将方法应用于癌症基因组学，其中比较癌细胞与来自肿瘤邻近组织学正常组织的对照样本颇具意义。本文所述所有方法均实现于$\texttt{R}$包$\texttt{pdglasso}$，可从 https://github.com/savranciati/pdglasso 获取。