矩阵正态因子模型和矩阵数据逻辑回归模型

发布时间：2025-01-20 12:28

　　随着科学的持续进步和技术的日新月异,矩阵型数据越来越普遍.在本文中我们主要关注其中两种类型的矩阵数据.第一种类型是连续型的矩阵数据,即矩阵的元素是实数.连续型矩阵数据的表示能力强大.首先它能够表示权重网络数据,比如路由器之间的数据交换量,网页之间超链接的强度等等.其次,传统的多元统计分析中的设计矩阵通常也可以看作是行独立的矩阵数据.最后,我们常见的图像,视频,生物信息等数据也可以看作矩阵数据.第二种类型是二值离散型的矩阵数据,矩阵的每个元素非0即1,这种类型的矩阵数据通常用来表示网络数据.网络指的是通过各种各样关系相互连接的个体集合,其中个体称为节点,两个节点之间的连接称为边.比如在计算机领域中,互联网上各个路由器可以看作节点,它们之间的数据交换可以看作边.万维网中各个网页可以看作节点,网页之间的超链接可以看作边.在实际当中的电力网络,交通网络,社交网络,生物信息网络以及金融贸易网络等都是典型的网络数据.网络数据的矩阵表示称为邻接矩阵,邻接矩阵中的元素表示两个节点之间的连接关系,如果两个节点之间有边,那么该元素取值为1,反之,则为0.总之,矩阵型数据强大的表示能力使得其适用范围非常广泛,...

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【部分图文】：

图２．１?ＦＡ可视化结果．??

效果最好，说明同时考虑行列效应和全局低秩效应对??信息的提取更加充分．??我们的第二个实际数据记录了２３３９４个基因在３３０个细胞中的表达值．我们将??数据表示为行数为３３０，列数为２３３９４的矩阵．数据中的细胞包含两类５其中第一??类２３３个，第二类９７个．我们采用ＭＶＮＦＡ模....

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本文编号：4029259