Unsupervised Feature Extraction Applied to Bioinformatics (Hardcover)

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing AG, Cham, 2024

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Hardcover. This updated book proposes applications of tensor decomposition to unsupervised feature extraction and feature selection. The author posits that although supervised methods including deep learning have become popular, unsupervised methods have their own advantages. He argues that this is the case because unsupervised methods are easy to learn since tensor decomposition is a conventional linear methodology. This book starts from very basic linear algebra and reaches the cutting edge methodologies applied to difficult situations when there are many features (variables) while only small number of samples are available. The author includes advanced descriptions about tensor decomposition including Tucker decomposition using high order singular value decomposition as well as higher order orthogonal iteration, and train tensor decomposition. The author concludes by showing unsupervised methods and their application to a wide range of topics. This updated book proposes applications of tensor decomposition to unsupervised feature extraction and feature selection. The author includes advanced descriptions about tensor decomposition including Tucker decomposition using high order singular value decomposition as well as higher order orthogonal iteration, and train tensor decomposition. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…

Titel
Unsupervised Feature Extraction Applied to Bioinformatics (Hardcover)
Autor
Y-h. Taguchi
Verlag
Springer International Publishing AG, Cham
Erscheinungsjahr
2024
Zustand
new
Einband
Hardcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031609816
ISBN-13
9783031609817
Auflage
2. Auflage

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