Bayesian multiple and co-clustering methods: Application to fMRI data
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概要
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We propose a novel approach for the dimension reduction of high dimensional data to make the data available for conventional statistical evaluations. Our method is based on nonparametric multiple Gaussian clustering, in which we assume that in each cluster block, the instances follow an independent and identically (i.i.d.) univariate Gaussian distribution. We show theoretically that our model can fit multivariate Gaussian distributions with exchangeable features. We further show how the clusters derived with this specific model can be used to effectively reduce the dimension of data taking into account associations between attributes. Finally, we demonstrate our approach in an application to resting state functional magnetic resonance imaging (fMRI) data, which implies subtypes of depression may be characterized by the treatment effect of antidepressant drug SSRI.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2014-07-15
著者
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土岐 茂
広島大学 医学部 神経精神医学 講座
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土岐 茂
広島市精神保健福祉センター
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土岐 茂
広島大学
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Junichiro Yoshimoto
Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University
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Tomoki Tokuda
Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University
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Yu Shimizu
Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University
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Kosuke Yoshida
Kyoto University|Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University
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Shigeru Toki
Hiroshima University
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Go Okada
Hiroshima University
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Masahiro Takamura
Hiroshima University
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Tetsuya Yamamoto
Hiroshima University
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Shinpei Yoshimura
Otemon Gakuin University
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Yasumasa Okamoto
Hiroshima University
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Shigeto Yamawaki
Hiroshima University
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Noriaki Yahata
Tokyo University
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Kenji Doya
Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University
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