箭头拉普拉斯算子与特征选择
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。数据分析和降维中选取相关特征的挑战。给定一个特征选择器和数据的固定分解，我们描述一种用于识别与数据分解兼容的选定特征的方法。通过将找到可兼容特征的问题重新构建为找到合适箭头表示中的部分的问题，我们利用在希尔伯特空间中赋值的箭头表示 Laplacian 算子来逼近这样的部分。我们明确界定了当表示和底层箭头以某些自然方式修改时，箭头 Laplacian...
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。
