Dataflow

Scale Free Network 의 노드를 임의로 선택하면 degree가 일정하게 나오지 않는다. Power Law 분포를 따르는데, 그 분산이 발산한다는 것을 보이면 된다. 아래는 적률을 통해 발산한다는 사실을 보임. WGCNA 공부하다 잠시 확인함. 누군가의 글을 보고 정리했는데, 기억이 잘 나지 않음...! SORRY!!

Hyper Sphere에 관한 고찰, 초구의 volume 구하는 과정, 잘 생각나지 않음.

Non-negative Matrix Factorization (NMF), 손으로 전개. 비 음수라는 특성으로 인한 특이점이 재미있음. IDEA: objective function에서 비음수라는 constraint를 거는 대신, learning rate를 잘 조정하면 비음수성은 보장된다는 사실을 이용하여 빠른 결과를 얻을 수 있음. 두번째 첨부 참고.

Markov clustering에 관한 기초, 스케치. 아래의 사진은 유전자 자료에 어떤 식으로 작동 및 해석이 되는가? Random walk가 핵심임.

Median Absolute Deviation (MAD) & 1.4826, 손으로 전개. 1.4826 is a scaling factor which is the inverse of Z quantile (75%) value

Linear Discriminant Analysis (LDA), 손으로 전개. 베이지안 기본 개념과 미분 사용한 방식.

Independent Component Analysis (ICA), 손으로 전개 아래는 ICA가 유전자 발현 자료에 적용되는 방식

Locally Linear Embedding (LLE), 손으로 전개