保序因子分析 (OPFA)
机器学习
2011-05-10 v1 应用统计
摘要
我们提出了一种新的因子分析方法，可应用于发现多变量时间序列数据中轨迹所共享的公共因子。这些因子满足优先序性质：某些因子只有在其他一些因子被激活后才会被调用。优先序出现在变量以特定（但未知）顺序被激活的应用中。所提出的方法基于一个线性模型，该模型考虑了每个因子固有的延迟和相对顺序。我们提出了一种算法，利用凸与非凸优化技术以无监督方式拟合该模型，这些技术强制因子得分的稀疏性以及因子载荷的一致优先序。我们展示了保序因子分析（OPFA）方法在从基因表达数据的纵向（时间过程）研究中提取优先序因子问题的应用。
引用
@article{arxiv.1105.1758,
title = {Order-preserving factor analysis (OPFA)},
author = {Arnau Tibau Puig and Alfred O. Hero},
journal= {arXiv preprint arXiv:1105.1758},
year = {2011}
}
备注
Technical Report - Communications and Signal Processing Laboratory, University of Michigan, Ann Arbor, MI