کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
415692 | 681226 | 2013 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A coordinate descent MM algorithm for fast computation of sparse logistic PCA
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Sparse logistic principal component analysis was proposed in Lee et al. (2010) for exploratory analysis of binary data. Relying on the joint estimation of multiple principal components, the algorithm therein is computationally too demanding to be useful when the data dimension is high. We develop a computationally fast algorithm using a combination of coordinate descent and majorization–minimization (MM) auxiliary optimization. Our new algorithm decouples the joint estimation of multiple components into separate estimations and consists of closed-form elementwise updating formulas for each sparse principal component. The performance of the proposed algorithm is tested using simulation and high-dimensional real-world datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 62, June 2013, Pages 26–38
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 62, June 2013, Pages 26–38
نویسندگان
Seokho Lee, Jianhua Z. Huang,