Estimating a covariance matrix is central to high-dimensional data analysis. The proposed method is motivated by the dependence pattern analyses of multiple types of high-dimensional biomedical data including but not limited to genomics, proteomics, microbiome, and neuroimaging data. The correlation matrices of these biomedical data all demonstrate a well-organized block pattern. In this pattern, the positive and negative pair-wise correlations with large absolute values, are mainly concentrated within diagonal and off-diagonal blocks. We develop a covariance- and precision-matrix estimation framework to fully leverage the organized block pattern. We propose new best unbiased covariance- and precision-matrix estimators in closed forms, and develop theories for the asymptotic proprieties of estimators in both scenarios where the number of blocks is less or greater than the sample size. The simulation and data example analyses show that our method is robust and improves the accuracy of covariance- and precision-matrix estimation.


翻译:估计共变矩阵是高维数据分析的核心。拟议方法的动因是对多种高维生物医学数据(包括但不限于基因组学、蛋白质组学、微生物学和神经成形数据)的依附模式分析。这些生物医学数据的相关矩阵都显示出一个组织完善的区块模式。在这一模式下,与大绝对值的正对对对对对对对应关系主要集中在对面和对面外区块内。我们开发了一个共变和精确矩阵估计框架,以充分利用有组织的区块模式。我们以封闭形式提出了新的最佳不偏向共变和精确矩阵估测器,并在两个区块数量小于或大于抽样大小的情景下,为估算器的无损专有性制定了理论。模拟和数据实例分析表明,我们的方法是稳健的,提高了常变和精确矩阵估计的准确性。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员