箭头拉普拉斯算子与特征选择

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-10T00:00:00Z

研究者们提出了一种识别与数据分解兼容的选定特征的方法，通过重新构建问题，利用箭头表示Laplacian算子来逼近可兼容特征的部分。研究者们还探讨了当表示和底层箭头修改时，箭头Laplacian的谱如何变化。最后，他们将这些方法应用于单细胞数据中的染色质可及性峰值调用算法的研究，结果表明，相关的箭头Laplacian特征向量提供了局部和全局兼容的特征。