Multifactor dimensionality reduction
பன்முக பரிமாணக் குறைப்பு (எம். டி. ஆர்) என்பது ஒரு புள்ளிவிவர அணுகுமுறையாகும், இது இயந்திர கற்றல் தானியங்கி அணுகுமுறைகளிலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது ஒரு சார்பு அல்லது வர்க்க மாறியை பாதிக்க தொடர்பு கொள்ளும் பண்புக்கூறுகள் அல்லது சுயாதீன மாறிகளின் சேர்க்கைகளைக் கண்டறிந்து வகைப்படுத்துகிறது. பைனரி விளைவை பாதிக்கும் தனித்துவமான மாறிகளுக்கிடையேயான சேர்க்கப்படாத தொடர்புகளை அடையாளம் காண எம். டி. ஆர் குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, மேலும் இது லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு போன்ற பாரம்பரிய புள்ளிவிவர முறைகளுக்கு அளவுரு அல்லாத மற்றும் மாதிரி இல்லாத மாற்றாக கருதப்படுகிறது. எம். டி. ஆர் முறையின் அடிப்படை ஒரு ஆக்கபூர்வமான தூண்டல் அல்லது அம்ச பொறியியல் வழிமுறையாகும், இது இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாறிகள் அல்லது பண்புகளை ஒரு பண்புக்கூறுக்கு மாற்றுகிறது. ஒரு புதிய பண்புக்கூறை உருவாக்கும் இந்த செயல்முறை தரவின் பிரதிநிதித்துவ இடத்தை மாற்றுகிறது. தரவுகளின் அசல் பிரதிநிதித்துவத்தை விட வகுப்பு மாறியின் முன்கணிப்பு மேம்படுத்தப்படும் வகையில் பண்புக்கூறுகளுக்கு இடையில் நேரியல் அல்லாத அல்லது சேர்க்கப்படாத தொடர்புகளைக் கண்டறிய உதவும் ஒரு பிரதிநிதித்துவத்தை உருவாக்குவது அல்லது கண்டுபிடிப்பதே இறுதி இலக்காகும். எடுத்துக்காட்டு எடுத்துக்காட்டு பிரத்யேக OR (XOR) செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி பின்வரும் எளிய உதாரணத்தைக் கவனியுங்கள். XOR என்பது ஒரு தர்க்கரீதியான ஆபரேட்டர் ஆகும், இது பொதுவாக தரவு சுரங்கம் மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவற்றில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது நேரியல் ரீதியாக பிரிக்க முடியாத ஒரு செயல்பாட்டின் எடுத்துக்காட்டு. கீழே உள்ள அட்டவணை ஒரு எளிய தரவுத்தொகுப்பைக் குறிக்கிறது, அங்கு பண்புக்கூறுகள் (X1 மற்றும் X2) மற்றும் வகுப்பு மாறி (Y) ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான உறவு XOR செயல்பாட்டால் வரையறுக்கப்படுகிறது, அதாவது Y = X1 XOR X2. அட்டவணை 1 ஒரு இயந்திர கற்றல் வழிமுறை X1 மற்றும் X2 பற்றிய தகவல்களைப் பயன்படுத்தி Y ஐ துல்லியமாக கணிக்க XOR செயல்பாட்டைக் கண்டறிய வேண்டும் அல்லது தோராயமாக மதிப்பிட வேண்டும். முன்கணிப்பு மாதிரியை எளிதாக்குவதற்கு ஆக்கபூர்வமான தூண்டலைப் பயன்படுத்தி தரவின் பிரதிநிதித்துவத்தை முதலில் மாற்றுவதே ஒரு மாற்று உத்தி. எம். டி. ஆர் வழிமுறை தரவுகளின் பிரதிநிதித்துவத்தை (எக்ஸ் 1 மற்றும் எக்ஸ் 2) பின்வரும் முறையில் மாற்றும். எம். டி. ஆர் இரண்டு பண்புக்கூறுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் தொடங்குகிறது. இந்த எளிய எடுத்துக்காட்டில், X1 மற்றும் X2 தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டுள்ளன. X1 மற்றும் X2 க்கான மதிப்புகளின் ஒவ்வொரு கலவையும் ஆராயப்பட்டு Y = 1 மற்றும்/அல்லது Y = 0 முறைகளின் எண்ணிக்கை கணக்கிடப்படுகிறது. இந்த எளிய எடுத்துக்காட்டில், X1 = 0 மற்றும் X2 = 0 ஆகியவற்றின் கலவையில் Y = 1 பூஜ்ஜிய முறை மற்றும் Y = 0 ஒரு முறை நிகழ்கிறது. எம். டி. ஆர் உடன், இந்த எண்ணிக்கைகளின் விகிதம் கணக்கிடப்பட்டு ஒரு நிலையான வரம்புடன் ஒப்பிடப்படுகிறது. இங்கே, எண்ணிக்கைகளின் விகிதம் 0/1 ஆகும், இது நமது நிலையான வரம்பு 1 ஐ விட குறைவாக உள்ளது. 0/1 <1 என்பதால் ஒரு புதிய பண்புக்கூறு (Z) ஐ 0 ஆக குறியாக்கம் செய்கிறோம். விகிதம் ஒன்றுக்கு அதிகமாக இருக்கும்போது, Z ஐ 1 ஆக குறியாக்கம் செய்கிறோம். X1 மற்றும் X2 க்கான மதிப்புகளின் அனைத்து தனித்துவமான சேர்க்கைகளுக்கும் இந்த செயல்முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. தரவுகளின் புதிய மாற்றத்தை அட்டவணை 2 விளக்குகிறது. அட்டவணை 2 இயந்திர கற்றல் வழிமுறை இப்போது ஒரு நல்ல முன்கணிப்பு செயல்பாட்டைக் கண்டறிய மிகக் குறைவான வேலையைக் கொண்டுள்ளது. உண்மையில், இந்த மிக எளிய எடுத்துக்காட்டில், Y = Z செயல்பாடு 1 இன் வகைப்பாட்டு துல்லியத்தைக் கொண்டுள்ளது. எம். டி. ஆர் போன்ற ஆக்கபூர்வமான தூண்டல் முறைகளின் ஒரு நல்ல அம்சம், தரவுகளின் புதிய பிரதிநிதித்துவத்தை பகுப்பாய்வு செய்ய எந்தவொரு தரவு சுரங்க அல்லது இயந்திர கற்றல் முறையையும் பயன்படுத்தும் திறன் ஆகும். முடிவு மரங்கள், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அல்லது ஒரு அப்பாவியான பேயஸ் வகைப்பாட்டை சமநிலையான துல்லியம் மற்றும் பரஸ்பர தகவல் போன்ற மாதிரி தரத்தின் அளவீடுகளுடன் இணைந்து பயன்படுத்தலாம். எம். டி. ஆர் உடன் இயந்திர கற்றல் மேலே விளக்கப்பட்டுள்ளபடி, எம். டி. ஆரில் அடிப்படை ஆக்கபூர்வமான தூண்டல் வழிமுறை மிகவும் எளிமையானது. இருப்பினும், உண்மையான தரவுகளிலிருந்து சுரங்க வடிவங்களுக்கான அதன் அமலாக்கம் கணக்கீட்டு ரீதியாக சிக்கலானதாக இருக்கலாம். எந்தவொரு இயந்திர கற்றல் வழிமுறையையும் போலவே, அதிகப்படியான பொருத்துதல் பற்றி எப்போதும் கவலை உள்ளது. அதாவது, இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் முற்றிலும் சீரற்ற தரவுகளில் வடிவங்களைக் கண்டுபிடிப்பதில் சிறந்தவை. ஒரு அறிக்கையிடப்பட்ட வடிவம் ஒரு முக்கியமான சமிக்ஞையா அல்லது வெறும் வாய்ப்பா என்பதை தீர்மானிப்பது பெரும்பாலும் கடினம். குறுக்கு சரிபார்ப்பு போன்ற முறைகளைப் பயன்படுத்தி சுயாதீன தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு ஒரு மாதிரியின் பொதுமைப்படுத்துதலை மதிப்பிடுவது ஒரு அணுகுமுறையாகும். சீரற்ற தரவை விவரிக்கும் மாதிரிகள் பொதுவாக பொதுமைப்படுத்தப்படுவதில்லை. மற்றொரு அணுகுமுறை என்னவென்றால், தரவுகளின் பல சீரற்ற வரிசைமாற்றங்களை உருவாக்குவது, தரவு சுரங்க வழிமுறை அதிகப்படியான பொருத்தத்திற்கு வாய்ப்பு வழங்கப்படும்போது என்ன காண்கிறது என்பதைப் பார்ப்பது. வரிசைமாற்ற சோதனை முடிவுக்கான அனுபவ p-மதிப்பை உருவாக்க உதவுகிறது. சுயாதீன தரவுகளில் பிரதிபலிப்பு ஒரு எம். டி. ஆர் மாதிரிக்கான ஆதாரங்களையும் வழங்கலாம், ஆனால் தரவுத் தொகுப்புகளில் உள்ள வேறுபாடுகளுக்கு உணர்திறன் கொண்டதாக இருக்கலாம். இந்த அணுகுமுறைகள் அனைத்தும் எம். டி. ஆர் மாதிரிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கும் மதிப்பீடு செய்வதற்கும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்று நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. ஒரு இயந்திர கற்றல் பயிற்சியில் ஒரு முக்கியமான படி விளக்கம் ஆகும். என்ட்ரோபி பகுப்பாய்வு மற்றும் பாதை பகுப்பாய்வு உள்ளிட்ட பல அணுகுமுறைகள் எம். டி. ஆருடன் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. மரபணு-மரபணு தொடர்புகளை மாதிரியாக்க எம். டி. ஆரைப் பயன்படுத்துவதற்கான உதவிக்குறிப்புகள் மற்றும் அணுகுமுறைகள் மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்டுள்ளன. எம். டி. ஆருக்கு விரிவாக்கங்கள் எம். டி. ஆருக்கு பல நீட்டிப்புகள் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டுள்ளன. குடும்ப அடிப்படையிலான முறைகள், தெளிவற்ற முறைகள், கோவேரியேட் சரிசெய்தல், முரண்பாடுகள் விகிதங்கள், ஆபத்து மதிப்பெண்கள், உயிர்வாழும் முறைகள், வலுவான முறைகள், அளவு பண்புகளுக்கான முறைகள் மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கியது. ஏட்ரியல் ஃபைப்ரிலேஷன், ஆட்டிசம், சிறுநீர்ப்பை புற்றுநோய், மார்பக புற்றுநோய், இருதய நோய், உயர் இரத்த அழுத்தம், உடல் பருமன், கணைய புற்றுநோய், புரோஸ்டேட் புற்றுநோய் மற்றும் காசநோய் போன்ற பொதுவான மனித நோய்களின் மரபணு ஆய்வுகளில் மரபணு-மரபணு தொடர்புகள் அல்லது எபிஸ்டாசிஸ் கண்டறிய எம். டி. ஆர் எம். டி. ஆரின் பயன்பாடுகள் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மருந்தியல் விளைவுகளின் மரபணு பகுப்பாய்வு போன்ற பிற உயிரியல் மருத்துவ சிக்கல்களுக்கும் இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. மரபணு அளவிலான சங்க ஆய்வுகள் (ஜி. டபிள்யூ. ஏ. எஸ்) போன்ற பெரிய தரவுகளுக்கு எம். டி. ஆரை அளவிடுவது ஒரு மைய சவாலாகும். பல்வேறு அணுகுமுறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. எம். டி. ஆர் பகுப்பாய்விற்கு முன் அம்சங்களை வடிகட்டுவது ஒரு அணுகுமுறையாகும். பயோஃபில்டர் போன்ற கருவிகள் மூலம் உயிரியல் அறிவைப் பயன்படுத்தி இதைச் செய்யலாம். ரிலீஃப்எஃப் போன்ற கணக்கீட்டு கருவிகளைப் பயன்படுத்தியும் இதைச் செய்யலாம். மற்றொரு அணுகுமுறை என்னவென்றால், அம்ச சேர்க்கைகளின் தேடல் இடத்தை ஆராய மரபணு நிரலாக்கம் போன்ற சீரற்ற தேடல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதாகும். மற்றொரு அணுகுமுறை உயர் செயல்திறன் கொண்ட கணினியைப் பயன்படுத்தி முரட்டுத்தனமான தேடல் ஆகும். செயலாக்கங்கள் www.epistasis.org ஒரு திறந்த மூல மற்றும் இலவசமாக கிடைக்கும் MDR மென்பொருள் தொகுப்பை வழங்குகிறது. எம். டி. ஆருக்கு ஒரு ஆர் தொகுப்பு. ஒரு தெளிவான கற்றல்-இணக்கமான பைதான் செயல்படுத்தல். மாதிரி அடிப்படையிலான எம். டி. ஆருக்கு ஒரு ஆர் தொகுப்பு. வேக்காவில் எம். டி. ஆர். பொதுவான எம். டி. ஆர். மேலும் காண்க தரவுச் சுரங்க பரிமாணக் குறைப்பு எபிஸ்டாசிஸ் அம்சம் பொறியியல் இயந்திரக் கற்றல் பன்முக துணைவெளிக் கற்றல் குறிப்புகள் மேலும் வாசிப்பு மைக்கால்ஸ்கி, ஆர். எஸ்., "அறிவு-வழிகாட்டப்பட்ட கணினி தூண்டலாக முறை அங்கீகாரம்", கணினி அறிவியல் அறிக்கைகள் துறை, எண். 927, இல்லினாய்ஸ் பல்கலைக்கழகம், அர்பானா, ஜூன் 1978. தரவுச் சுரங்க பரிமாணக் குறைப்பு வகைப்பாட்டு வழிமுறைகள்