大数据的整合分析方法

作者：马双鸽; 王小燕; 方匡南

来源：统计研究, 2015, (11): 3-11.

DOI：10.19343/j.cnki.11-1302/c.2015.11.001

• 大数据
• 整合分析
• 变量选择
• 医疗支出
• 癌症基因 Big Data
• Integrative Analysis
• Variable Selection
• Medical Expenditure
• Cancer Genetics Data

大数据具有数据来源差异性、高维性及稀疏性等特点,如何挖掘数据集间的异质性和共同性并降维去噪是大数据分析的目标与挑战之一。整合分析(Integrative Analysis)同时分析多个独立数据集,避免因地域、时间等因素造成的样本差异而引起模型不稳定,是研究大数据差异性的有效方法。它的特点是将每个解释变量在所有数据集中的系数视为一组,通过惩罚函数对系数组进行压缩,研究变量间的关联性并实现降维。本文从同构数据整合分析、异构数据整合分析以及考虑网络结构的整合分析三方面梳理了惩罚整合分析方法的原理、算法和研究现状。统计模拟发现,在弱相关、一般相关和强相关三种情形下,L1Group Bridge、L1G...

• 出版日期2015
• 单位耶鲁大学; 厦门大学; 湖南大学