Efficient Regularized Regression with L0 Penalty for Variable Selection and Network Construction
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-10-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Variable selections for regression with high-dimensional big data have found many applications in bioinformatics and computational biology.
One appealing approach is the L0 regularized regression which penalizes the number of nonzero features in the model directly.
However, it is well known that L0 optimization is NP-hard and computationally challenging.
In this paper, we propose efficient EM (L0EM) and dual L0EM (DL0EM) algorithms that directly approximate the L0 optimization problem.
While L0EM is efficient with large sample size, DL0EM is efficient with high-dimensional (n≪m) data.
They also provide a natural solution to all Lp p∈[0,2] problems, including lasso with p=1 and elastic net with p∈[1,2].
The regularized parameter λ can be determined through cross validation or AIC and BIC.
We demonstrate our methods through simulation and high-dimensional genomic data.
The results indicate that L0 has better performance than lasso, SCAD, and MC+, and L0 with AIC or BIC has similar performance as computationally intensive cross validation.
The proposed algorithms are efficient in identifying the nonzero variables with less bias and constructing biologically important networks with high-dimensional big data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Zhenqiu& Li, Gang. 2016. Efficient Regularized Regression with L0 Penalty for Variable Selection and Network Construction. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100111
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Zhenqiu& Li, Gang. Efficient Regularized Regression with L0 Penalty for Variable Selection and Network Construction. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100111
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Zhenqiu& Li, Gang. Efficient Regularized Regression with L0 Penalty for Variable Selection and Network Construction. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100111
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100111
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر